BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)空管運(yùn)行系統(tǒng)安全績(jī)效分析方法

考慮到常規(guī)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法容易陷入局部最優(yōu)解,所建立的網(wǎng)絡(luò)遺傳流量檢測(cè)模型檢測(cè)效率低,準(zhǔn)確率不高等問(wèn)題,提出一種改進(jìn)型ga優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并使用其建立網(wǎng)絡(luò)遺傳流量檢測(cè)模型。常規(guī)遺傳算法在搜索過(guò)程中,往往會(huì)由于出現(xiàn)影響生產(chǎn)適應(yīng)度高的個(gè)體而對(duì)遺傳算法搜索過(guò)程產(chǎn)生影響的現(xiàn)象發(fā)生,因此需要對(duì)常規(guī)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。使用的方法是通過(guò)混合編碼方式進(jìn)行改進(jìn),同時(shí)對(duì)交叉算子、變異算子、交叉概率以及變異概率等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化修正。使用kddcup99數(shù)據(jù)庫(kù)中的網(wǎng)絡(luò)異常流量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,研究結(jié)果表明,所提出方法的檢測(cè)性能要明顯優(yōu)于常規(guī)算法,其對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、權(quán)值以及閾值進(jìn)行同步優(yōu)化,避免了盲目選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)帶來(lái)的問(wèn)題,避免了常規(guī)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題。

本文把信息擴(kuò)散原理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,提出一種工程造價(jià)的估測(cè)方法,并給出計(jì)算實(shí)例。

建筑企業(yè)的安全問(wèn)題不僅關(guān)系到建筑行業(yè)的發(fā)展,而且關(guān)系到社會(huì)的和諧與進(jìn)步。從管理者的視角構(gòu)建了建筑企業(yè)安全管理評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并對(duì)指標(biāo)之間的關(guān)系做了簡(jiǎn)要的說(shuō)明。然后應(yīng)用主成份分析對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提取其中的關(guān)鍵成分作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,并采用遺傳算法來(lái)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。最后以天津市建筑企業(yè)為實(shí)例加以說(shuō)明并進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,建立的模型不僅較公平、合理,而且提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)效率。

從工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的特點(diǎn)出發(fā),在界定安全評(píng)價(jià)概念的基礎(chǔ)上,從系統(tǒng)論的角度簡(jiǎn)要介紹了運(yùn)用三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行安全綜合評(píng)價(jià)的方法和安全模糊綜合評(píng)價(jià)方法。通過(guò)對(duì)這兩種較為流行的安全評(píng)價(jià)方法進(jìn)行分析,指出了傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法的不合理性,辨證說(shuō)明了這兩種評(píng)價(jià)方法的優(yōu)越性。

目的為解決各種傳統(tǒng)位移反分析方法的反分析模型復(fù)雜、求解難度大等問(wèn)題,基于matlab的二次開(kāi)發(fā)語(yǔ)言m語(yǔ)言,編寫了用于位移反分析的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序.針對(duì)傳統(tǒng)bp網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢的缺點(diǎn),采用優(yōu)化算法及歸一化方法來(lái)加快網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度.方法隧道開(kāi)挖模擬采用flac-3d數(shù)值方法作為正演工具,結(jié)合正交設(shè)計(jì)法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等程序,建立了用于位移反分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,并應(yīng)用該方法對(duì)某隧道圍巖力學(xué)參數(shù)進(jìn)行了反演.結(jié)果反演結(jié)果表明,所建立的位移反分析的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有模型簡(jiǎn)單、求解快捷等優(yōu)點(diǎn),且其精度亦能達(dá)到工程應(yīng)用要求,因而可以在工程實(shí)際中推廣應(yīng)用.結(jié)論人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著良好的非線性信息存儲(chǔ)能力和自適應(yīng)性,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的bp算法反演隧道圍巖力學(xué)參數(shù),在實(shí)際應(yīng)用中是完全可行的,可以為工程所需的計(jì)算參數(shù)提供參考,對(duì)隧道圍巖穩(wěn)定性評(píng)價(jià)及信息化設(shè)計(jì)具用實(shí)際意義.

文章論述了基于主成分分析法的bp模型結(jié)構(gòu),用新的方法來(lái)改進(jìn)科研績(jī)效評(píng)價(jià)系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的合理性和正確性。

基于主成分分析法,運(yùn)用matlab7.0軟件中的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)1985~2007年我國(guó)的能源供需安全狀況進(jìn)行了訓(xùn)練及測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明,主成分分析與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果較吻合,bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于能源安全領(lǐng)域可行、有效。同時(shí),得出自1985年以來(lái)我國(guó)能源供需安全狀況大體上逐年提高,從2005年開(kāi)始大幅提高,但仍未擺脫較差的境地,未來(lái)前景不容樂(lè)觀。

邊坡的實(shí)時(shí)變形一直是巖土工程界關(guān)心的問(wèn)題,由于不同工程的條件不同,影響邊坡位移的因素較多,進(jìn)而使其變化趨勢(shì)復(fù)雜.為了得到邊坡位移與穩(wěn)定性的關(guān)系,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與強(qiáng)度折減法綜合對(duì)土質(zhì)邊坡安全系數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè).結(jié)果顯示:通過(guò)強(qiáng)度折減法計(jì)算出邊坡位移,并獲取較完善的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù),當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到足夠時(shí),完全可以忽略預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的誤差；通過(guò)實(shí)際工程中的邊坡監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),然后由建立的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較為準(zhǔn)確的輸出邊坡的強(qiáng)度折減系數(shù),進(jìn)而得到相應(yīng)的安全系數(shù).

比較分析了現(xiàn)行的造價(jià)估測(cè)模型的特點(diǎn)及其存在的問(wèn)題,突出bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行造價(jià)估測(cè)的理論優(yōu)勢(shì),引入工程分類思想,以學(xué)校類建筑為例,建立了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估測(cè)模型并進(jìn)行了造價(jià)估測(cè)。

造價(jià)估測(cè)方法的研究和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用——比較分析了現(xiàn)行的造價(jià)估測(cè)模型的特點(diǎn)及其存在的問(wèn)題,突出bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行造價(jià)估測(cè)的理論優(yōu)勢(shì),引入工程分類思想,以學(xué)校類建筑為例,建立了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估測(cè)模型并進(jìn)行了造價(jià)估測(cè)?！　?/p>

采用催化傳感器和電化學(xué)式氣體傳感器配合使用的傳感器陣列.為了解決2種傳感器對(duì)礦井co和ch4氣體的交叉敏感問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井co檢測(cè)方法.通過(guò)matlab仿真可以看出,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器陣列方法可以明顯提高co檢測(cè)精度.實(shí)際輸出值和期望輸出的絕對(duì)誤差平均值為3.43ppm,相對(duì)誤差平均值為1.43％.

房地產(chǎn)在金融市場(chǎng)中占有舉足輕重的地位,其價(jià)格變化對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)有著顯著的影響。采用特征價(jià)格模型,對(duì)美國(guó)一線城市2007年6月及2008年的房?jī)r(jià)進(jìn)行了相關(guān)定價(jià)研究。對(duì)傳統(tǒng)特征價(jià)格模型的屬性因子進(jìn)行了擴(kuò)充,加入房產(chǎn)周邊犯罪率因子進(jìn)行模擬;在數(shù)值方法計(jì)算方面,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了box-cox變換,分別采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及傳統(tǒng)的最小二乘法進(jìn)行數(shù)值模擬分析,結(jié)果表明,房?jī)r(jià)隨犯罪事件類型及發(fā)生距離房地產(chǎn)的遠(yuǎn)近有-5.78%～2.08%的變化;在2008年與2007年6月的不同時(shí)段內(nèi),犯罪率的變化對(duì)房?jī)r(jià)的影響有所不同。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的價(jià)格與實(shí)際交易價(jià)格曲線比傳統(tǒng)最小二乘模擬的價(jià)格曲線精度高出5.74個(gè)百分點(diǎn)。

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電子評(píng)標(biāo)方法的研究和應(yīng)用——為了解決招投標(biāo)中評(píng)標(biāo)環(huán)節(jié)專家評(píng)審法隨意性大的問(wèn)題,針對(duì)建設(shè)工程的不同特點(diǎn),對(duì)評(píng)標(biāo)內(nèi)容進(jìn)行分類剖析.利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能識(shí)別功能,建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子評(píng)標(biāo)方法.結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)功能、良好的容錯(cuò)能...

采用催化傳感器和電化學(xué)式氣體傳感器配合使用的傳感器陣列。為了解決2種傳感器對(duì)礦井co和ch4氣體的交叉敏感問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井co檢測(cè)方法。通過(guò)matlab仿真可以看出,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器陣列方法可以明顯提高co檢測(cè)精度。實(shí)際輸出值和期望輸出的絕對(duì)誤差平均值為3.43ppm,相對(duì)誤差平均值為1.43%。

為了有效利用多種檢測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)綜合評(píng)價(jià)軌道的狀態(tài),本文應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了軌道狀態(tài)評(píng)定方法,并采用matlab軟件編制了具有自學(xué)習(xí)功能的評(píng)價(jià)軟件。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軌道狀態(tài)的評(píng)價(jià)中,其學(xué)習(xí)樣本、規(guī)模及代表起關(guān)鍵作用,通過(guò)大量的樣本訓(xùn)練,對(duì)\"未知\"樣本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評(píng)價(jià)具有較高的準(zhǔn)確性。理論分析與算例的結(jié)果表明,該評(píng)價(jià)方法是可行的、有效的,為解決軌道狀態(tài)評(píng)定提供了一條新的途徑。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理能力和學(xué)習(xí)能力，本文對(duì)應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)進(jìn)行建筑物沉降預(yù)測(cè)的方法進(jìn)行了初步探討，并通過(guò)實(shí)例分析了該方法的可行性和實(shí)用性。

針對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測(cè)模型對(duì)各類攻擊的檢測(cè)率和檢測(cè)效率不高的問(wèn)題,提出一種adaboost算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)模型.首先利用主成分分析法對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,消除其相關(guān)性；其次利用adaboost算法對(duì)訓(xùn)練樣本的權(quán)重進(jìn)行不斷調(diào)整,從而獲得bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)權(quán)重和閾值；最后再通過(guò)adaboost算法將bp弱分類器組合成bp強(qiáng)分類器,從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)控制系統(tǒng)的異常檢測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在對(duì)各攻擊類型的檢測(cè)率和測(cè)試時(shí)間明顯優(yōu)于其他算法模型.

為了研究隧洞施工安全評(píng)價(jià)方法,以某正在施工的隧洞為背景,確定了24個(gè)安全評(píng)價(jià)指標(biāo),設(shè)計(jì)了隧洞施工的多層前饋bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),建立了較為完善的基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧洞施工安全評(píng)價(jià)體系模型,并驗(yàn)證了其實(shí)用性。對(duì)背景工程進(jìn)行了施工安全評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果與工地實(shí)地考察結(jié)果一致,說(shuō)明所建立的隧洞施工安全評(píng)價(jià)模型的有效性和實(shí)用性。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基坑變形預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用——本文提出了基坑變形預(yù)測(cè)與分析的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了基坑變形預(yù)測(cè)分析的模型，應(yīng)用matlab語(yǔ)言編制計(jì)算程序進(jìn)行計(jì)算并與實(shí)際工程監(jiān)測(cè)值進(jìn)行比較，從而驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基坑變形預(yù)測(cè)分析中的可行性、有效性?！　?/p>

針對(duì)傳統(tǒng)方法單獨(dú)采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法易陷入局部極值的問(wèn)題,提出了遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于mimo-ofdm系統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)中。該方法將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始值,使bp網(wǎng)絡(luò)快速收斂到最優(yōu)解,避免了由初始值的隨機(jī)選取而帶來(lái)的檢測(cè)誤碼。仿真結(jié)果表明所提出的方法在誤碼率方面有比較好的性能。

提出一種采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)預(yù)測(cè)深基坑沉降的方法,結(jié)合具體工程實(shí)例,構(gòu)建了預(yù)測(cè)深基坑周邊地表沉降具體bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測(cè)結(jié)果表明,該模型有較高的預(yù)測(cè)精度,可作為預(yù)測(cè)沉降的一種新方法。

針對(duì)空調(diào)房間這樣一個(gè)多干擾、大慣性、高度非線性系統(tǒng)控制性能優(yōu)化較困難,傳統(tǒng)的控制策略不但在控制精度、靈敏度以及系統(tǒng)穩(wěn)定性上存在缺餡,而且能耗大。為了提高空調(diào)制冷和供暖效果,提出一種新的基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制方案,通過(guò)bp算法修正bp網(wǎng)絡(luò)自身權(quán)系數(shù),實(shí)現(xiàn)了pid控制器參數(shù)的在線調(diào)整。仿真結(jié)果顯示bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制系統(tǒng)比單純的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或pid控制系統(tǒng)建模時(shí)間短,系統(tǒng)更穩(wěn)定,超調(diào)量更小,更適合應(yīng)用于復(fù)雜的空調(diào)系統(tǒng)控制中。