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运用附加动量法和自适应学习速率对具有一层隐含层的BP网络进行改进，并由此建立神经网络模型来计算孤立被的爬高。将试验值分别与Synolakis公式以及本文结果进行比较，证实神经网络模型计算方法对于计算孤立波的爬高是合适的。 相似文献
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基于遗传算法和BP神经网络的海洋工程材料腐蚀预测研究 总被引：2，自引：1，他引：1
为提高海洋工程材料腐蚀速率预测的精度，提出了一种基于遗传算法（GA）优化反向传播（Back Propagation，BP）神经网络的海洋工程材料海洋环境腐蚀速率预测模型。通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，利用优化后的BP神经网络对试验数据进行预测。GA-BP模型选取具有代表性的2Cr1312不锈钢、Q235B碳钢和6082铝合金三种基本海洋工程材料数据进行试验，预测结果误差小于传统BP神经网络，并且在网络训练时间上有所缩短，预测精度上有所提高。本模型在海洋工程材料于海洋环境中腐蚀速率的实际预测中具有良好的推广价值。 相似文献
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基于神经网络的平底结构砰击压力预报 总被引：1，自引：0，他引：1
对利用神经网络预报平底结构入水砰击压力的方法进行了探讨。首先利用仿真软件计算各种情况下平底结构入水所产生的砰击压力，以此形成训练神经网络的数据集。其次利用数据集对三层反馈式网络进行了训练，讨论了不同隐含层节点数对该非线性系统的拟合能力，并且对梯度下降法、动量修正法和基于优化的LM算法的有效性和精度进行了比较，最后得出了适合平底结构入水砰击系统的网络结构。 相似文献
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基于人工神经网络的混凝土疲劳寿命估算 总被引：9，自引：2，他引：9
把决定混凝土疲劳寿命的应力水平，应力比，加载频率和描述随机性的破坏概率作为神经网络的输入，以疲劳寿命作为网络的输出，用网络结构描述它们之间的非线性关系，利用实验数据样本完成了网络的训练，并对模拟样本进行了估算，实例计算了结果表明，利用已有疲劳试验数据训练好的人工神经网络进行混凝土疲劳寿命估算，可部分代替冗长，昂贵的疲劳实验。 相似文献
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板桩码头是港口工程的一种常用结构,计算其可靠度指标对港口工程的安全意义重大。由于板桩结构的设计计算复杂,功能函数表达难度较大。Monte-Carlo法是解决此类问题的一种方法,但需要大量的抽样与数值计算,很不经济。人工神经网络模型可以用来逼近功能函数,在此基础上可平行地建立一次二阶矩法进行可靠度分析。但传统的BP神经网络模型有着容易陷入局部极小及预测精度低等问题。针对上述问题,引入Adaboost算法来改进BP神经网络模型,提出一种基于Adaboost的BP神经网络法来计算板桩结构的可靠度。以天津某板桩码头为例,采用新方法对板桩结构进行可靠度分析,并将计算结果与传统BP神经网络法及Monte Carlo法进行比较。结果表明:新方法的计算精度高于传统BP神经网络法,且计算结果与Monte Carlo法接近。 相似文献
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针对天然气水合物相平衡问题,文中提出用基于带动量因子的BP神经网络进行计算和预测。首先用遗传算法优化确定BP神经网络的结构和参数,得到最优化结构的神经网络;其次结合Levenberg-Marquart优化算法,建立天然气水合物相平衡计算及预测的神经网络模型;最后以实验测定的(CH4 CO2 H2S)三元酸性天然气水合物体系的平衡数据为训练和预测样本进行了计算。计算表明,预测结果与实验数据有良好的一致性,而且由于BP神经网络作为所谓的“纯粹”的算法不需要热力学模型,这对于相平衡计算是非常方便的,所以是研究天然气水合物相平衡计算及预测的一种新的有效方法。 相似文献
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高频地波雷达是海洋环境监测的重要手段，当前已经实现对海流的业务化观测，但是外部因素常引起海流空间探测的不连续性。为解决此问题，尽量保障区域数据的完整性和准确性，本文将BP神经网络技术与空间插值相结合，建立了海流的BP神经网络插值模型，并进行了针对实测数据的缺失插值仿真，通过与反距离权重法和线性插值法插值结果的对比，分析该模型在区域海流大面积缺失、流速整体较大和流速整体较小3个方面的性能。结果表明，BP神经网络插值模型的海流预测效果明显优于其他两种方法，且在流场数据大范围缺失下也取得了良好的效果。 相似文献
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结合在钱塘江盐官河段对涌潮作用下桩式丁坝动力特性进行的现场测试,首次将有限差分法应用于求解桩式丁坝框架结构受涌潮瞬态荷载作用时的动力响应。其桩周土模型采用Winkler假定,应用有限差分法将桩式丁坝框架结构的各梁柱单元离散后联立起来,从而求得整个结构的动力响应。通过参数研究揭示了结构的形式、结构的刚度、土的剪切波速(即反映桩土相对刚度)对桩式丁坝框架结构横向振动的影响。通过与现场测试结果比较可知,理论计算值与实测值基本吻合,验证了该方法的精度和稳定性。该方法计算过程简单,克服了传统的静力法不能考虑结构的惯性力以及土的粘滞阻尼和动刚度的缺点,对工程实际具有一定的指导意义。 相似文献
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用网络行为监控体系对抗常见网络攻击 总被引：2，自引：0，他引：2
大型校园网(园区网)的管理是复杂困难的,有效的网络管理是网络安全稳定运行的基础。现有的网络管理框架侧重于设备本身的管理,没有将网络管理和用户的网络行为联系起来。网络行为监控体系融合了不同厂商的网络设备的技术特点,通过充分利用现有网络设备的功能和管理信息,分析和规范网络用户的行为,消除不良网络行为对网络的影响,使网络能安全稳定地运行,并可大幅度减轻网络管理员的负担。 相似文献
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随着校园网中网络应用的不断增加,构建校园网网络应用监控体系成为摆在校园网管理者面前的1个重要课题。通过分析校园网络应用监控所面临的主要挑战,讨论校园网络应用监控的主要内容,提出以校园网网络应用监控系统为核心构建网络应用监控体系,并对校园网网络应用监控系统的主要功能进行了详细的讨论。该系统在北京大学的成功实践也充分说明了该系统对于确保校园网网络应用正常运行的重要性。 相似文献
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运用复杂网络理论的分析方法,在世界海运船期数据的基础上,构建海洋货运网络。通过拓扑结构分析,描述了网络的空间格局,并采用k-core算法对网络进行分层,提出使用最大连通规模的相对大小及网络效率的相对大小衡量该类网络抗毁性,并提出以整体网络及分层后的多层网络进行随机攻击的方式,分析该网络的抗毁性,结果表明:海洋货运网络具有小世界效应,网络密集且度分布近似幂律分布,符合复杂网络的基本特征。网络对于随机出现的各类海洋灾害所造成的网络损毁具有很强的抗毁性,网络中节点损毁数量为影响网络规模及效率的主要因素,一般性攻击对于网络造成的影响集中于网络效率的下降,关键性节点损毁对于网络整体的运输情况影响不明显。 相似文献
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It has been suggested that the fisheries management process with multiple, informed stakeholders and socio-economic, political, and scientific complexity can be considered a governance network. This exploratory study applied communication network analysis (CNA) measures and methods to assess two cases of US federal fishery management in the Northwest Atlantic—Atlantic herring and sea scallop. Through questionnaires and interviews, CNA maps were constructed and quantitative measures of network structure and function (density, weighted average path length) and centrality measures for individual network members (degree, betweenness) were derived using InFlow software. The results show that fishery governance networks are horizontally and vertically integrated across levels of government and public–private–nonprofit sectors. The findings validated existing understanding of fisheries management as a contested, competitive management context among stakeholders, and provided new insights about the effectiveness of information sharing across the network and the critical role of bridgers connecting disparate subgroups. Fisheries management can be conceptualized and analyzed as governance networks, and the paper discusses additional research questions, refinements needed for application of the research methods, and ramifications for managers (e.g., can resource managers manage networks). 相似文献
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基于多种神经网络的风暴潮增水预测方法的比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
简要介绍了利用BP神经网络、小波神经网络、递归神经网络进行风暴潮增水值预测的原理。选取广东省珠江口以南的阳江站2017年风暴潮增水数据进行测试。结果表明,三种神经网络方法针对阳江地区风暴潮增水的预测均具有可靠性和实用性。以当前增水值为输入量的单因子模型更能反映真实风暴潮增水趋势,而从增水极值预测的准确性来看,以台风风力、气压、风向等相关参数为输入量的多因子模型优于单因子模型。BP神经网络更适用于多因子长时间预测,小波神经网络在单因子短时间预测上准确性更高,递归神经网络预测值与实测值相关性更强。在工程运用中,需根据地域时空特点、数据资料的丰富度与预测值评估指标选择合适的方法。 相似文献
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Despite the large size of most communication and transportation systems, there are short paths between nodes in these networks which guarantee the efficient information, data and passenger delivery; furthermore these networks have a surprising tolerance under random errors thanks to their inherent scale-free topology. However, their scale-free topology also makes them fragile under intentional attacks, leaving us a challenge on how to improve the network robustness against intentional attacks without losing their strong tolerance under random errors and high message and passenger delivering capacity. Here we propose two methods (SL method and SH method) to enhance scale-free network's tolerance under attack in different conditions. 相似文献