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基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类 总被引：14，自引：0，他引：14
围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义．引入人工神经网络的方法,进行隧洞围岩分类,在传统BP算法的基础上,通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化．采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法,使得当误差大于上临界值时,则降低学习率,当误差小于下临界值时,则适当提高学习率,这样可加快网络的训练速度,确保网络的稳定性;通过引入调整学习率参数,使得传递过程更加敏感,加快了传递函数的收敛速度,提高了训练函数的计算精度;通过给定隐含层节点模型的取值范围,对网络结构进行优化,提高了泛化精度．将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中,分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279—2002)》的分类结果完全一致,表明该方法具有良好的工程实用性． 相似文献
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基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统 总被引：1，自引：0，他引：1
将粒子群优化的BP神经网络作为模型，参考自适应控制系统的控制器，把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数，通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化。仿真实例结果表明，基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高，有较好的网络的泛化和适应能力，能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出。 相似文献
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《岩土力学》2017,(5):1510-1516
亚塑性模型是以Jaumann应力率张量及变形率张量描述的一种率型本构关系,本构关系在非线性有限元分析计算中具有关键作用,解决用应变增量求解应力响应的问题需要一个时间积分过程。针对亚塑性本构模型发展了自适应隐式和显式两种不同的积分算法,给出了误差控制的方法,同时推导了自适应隐式积分算法所需的一致切向模量,并采用了两个不同的单元,利用ABAQUS平台比较了两种积分算法的数值模拟结果。为了实现从ABAQUS/Standard到ABAQUS/Explicit的过渡,开发了UMAT-VUMAT接口,从而可以使已有的UMAT子程序用于大变形动力问题分析。算例分析证明了研究结果的正确性。 相似文献
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滤纸法测吸力是非饱和土吸力量测中一种简单有效的方法,而率定技术的好坏又是决定其测量效果的关键。本文针对国产滤纸吸力率定试验中,采用经典拟合方法如指数函数法、Van公式法等误差比较大的问题,提出将BP神经网络技术应用于滤纸吸力的率定,充分发挥神经网络在处理非线性问题中的自组织、自适应和容错能力强等特点,并以一个具体率定试验为例,结果表明,采用人工神经网络法可使拟合误差大幅降低,并具有拟合精度高、泛化能力强等独特的优点,具有一定的实用价值。 相似文献
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利用BP神经网络进行水库滑坡变形预测 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡变形监测与预测是滑坡预警预报中一种非常重要的途径。文章首先简单介绍了神经网络的基本原理和学习算法,然后利用某水库滑坡24期的GPS地表位移监测数据及其诱发因素即水库水位、降雨等资料,采用BP神经网络模型对该水库滑坡变形进行建模,最后将6期水库水位、降雨等资料输入模型进行滑坡变形预测,结果表明预测结果与实测数据符合性好,总体上能较好反映变形趋势。 相似文献
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INTRODUCTIoNImagetextureanalysisisanimportantpartofresearchin-tocomputervision.Forobjectidentificationandunderstand-ing,textureanalysisisthebasisoftheresearchwork.Ingeneral,texturecanberegardedasakindofstructurethatconsistsofmanytextureelementsorpatternswhicharemoreorlesssimilar,i.e.,primitivesthatformtexturesandspatialdependenceorinteractionbetweentheprimitives.Ex-tensiveresearchhasbeendoneintextureanalysis,andrefer-ence(Haralick,l979)hasmadeathoroughsurvey.Amongthesetextureanalysismetho… 相似文献
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建筑物震陷预测新方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用人工神经网络的基本原理，本文修正了经典BP型神经网络的激励函数，并对学习率和训练样本进行了动态调整等多方面改进。根据70个多层建筑震陷的实测资料，在分析了建筑物震陷的影响因素基础上，提取了9个指标；采用改进后的BP算法，建立了多指标的建筑物震陷预测模型。研究结果表明，改进的BP网络性能良好，所建立的模型预测精度高，具有一定的工程实用价值；神经网络法是一种有效可行的预测新方法，人工神经网络技术具有广泛的应用前景。 相似文献
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BP神经网络的改进及其在初至波拾取中的应用 总被引：2，自引：3，他引：2
在地震资料处理中,正确的初至时间,是解决复杂地表静校正问题所需的关键参数。将BP神经网络引入到初至波拾取中,并针对经典BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,利用组合函数法、限幅法、动量因子法及自适应学习率法等进行了改进。用模拟试验证明了这些改进方法的可行性和有效性,在应用于实际的地震记录初至波拾取中,取得了良好的应用效果。 相似文献
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应用自适应算法对BP网络进行改进，可以提高BP网络的收敛速度和全局寻优性能。在此基础上，利用多种测井数据及岩心描述资料作为网络模型的学习样本，以测井解释渗透率的神经网络模型为例，通过网络的学习、训练，建立测井解释神经网络模型。并应用此模型，定量计算出多口井的渗透率值，与常规渗透率计算结果相比，BP的解释结果及精度均令人满意，同时还取得了良好的实际应用效果。 相似文献
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为提高新安江模型的汇流计算精度并减少经验因素对参数率定的影响,将新安江产流模型与改进的BP汇流模型相耦合,建立XBK(XAJ-BP-KNN)模型。该模型以前期模拟流量和新安江产流模型计算的产流量作为BP网络的输入,出口断面流量作为网络输出,拟合汇流的非线性关系,代替新安江模型的分水源、线性水库及河道马斯京根法的汇流计算;采用相似原理和K-最近邻算法,基于历史样本的模拟误差及相应影响要素对网络输出进行误差修正,实现了无前期实测流量的连续模拟;模型使用SCE-UA算法与遗传早停止LM算法相结合的全局优化方法进行参数优选。在呈村流域的验证表明XBK模型的模拟精度高于新安江模型,全局优化方法能找到最优参数,降低了模型的使用难度。 相似文献