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分析研究了人工神经网络方法在基坑变形预测中的建模方法,并通过实例应用,证明这种方法是切实可行的.同时将人工神经网络方法预测结果和灰色系统模型及时序模型预测进行比较,充分证明人工神经网络方法在变形预测中的优越性. 相似文献
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人工神经网络在煤与瓦斯突出强度预测中的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
介绍了人工神经网络的原理及算法,并从地质角度出发,建立了突出强度预测的BP网络模型,通过实例应用结果表明,人工神经网络用于煤与瓦斯突出强度预测是可行的,操作较为简便、准确性高。 相似文献
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岩体裂隙网络渗流广泛存在于地下工程中，对地下工程的建设和运行安全具有重要的影响。因此，研究裂隙网络渗流有着重要的理论和实际意义。本文根据立方定律和Forchheimer方程推导所得的交叉裂隙渗流模型，运用数值模拟和人工神经网络方法，对平面交叉裂隙渗流模型非线性参数与模型几何条件的关系进行探究。通过数值模拟，获得了平面交叉裂隙非线性渗流模型的参数；运用人工神经网络遗传算法，探究了交叉裂隙几何条件与交叉裂隙渗流模型中非线性系数之间的关系，证明了平面交叉裂隙非线性渗流模型适用于描述交叉裂隙渗流规律，验证了神经网络方法预测非线性系数的可行性和准确性。同时，还对比分析了运用拟合数值表达式和人工神经网络两种方法的特点。 相似文献
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为提高多种典型人工神经网络应用于降水预报的精度与稳定性并做出优选,对太湖流域湖西区丹徒、丹阳、金坛、溧阳、宜兴5站的年降水量时间序列建立基于组成成分分析的人工神经网络模型,并通过平均相对误差、平均绝对误差、均方根误差及合格率4项评价指标对比分析预报效果。该模型采用Mann-Kendall法、秩和检验法、谱分析法进行组成成分分析;建立BP网络、小波神经网络、RBF网络、GRNN网络及Elman网络模拟并预测随机成分,与确定性成分叠加得年降水量预报结果。在湖西区的研究结果表明,基于组成成分分析的人工神经网络模型的拟合及预测精度高于原始人工神经网络和线性自回归模型,GRNN网络的预测精度与稳定性高于其他4类神经网络。 相似文献
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用人工神经网络模型获取采油指数的方法 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍了油藏工程中一种新的神经计算技术的实现方法——用人工神经网络模型获取开发初期分采时的采油指数;通过实例对该方法中的数据处理、模型确定及精度分析、预测效果进行了详尽地描述,实践表明该方法可对从事油田开发的现场研究人员提供借鉴。 相似文献
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An intelligent method for the effective displacement back-analysis of earth-rockfill dams was proposed by combining artificial neural networks and evolutionary calculation. This method employs artificial neural networks, with optimal architecture trained by the evolutionary calculation and Vogl’s algorithm, instead of the time-consuming finite element analysis. In the back analysis, the soil parameters were optimized by performing evolutionary calculations on the tested neural network. The proposed method was verified by applying it to the displacement back-analysis of two projects in China, and the influence of generation number and set size on the simulation ability of neural networks was investigated. 相似文献
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System reliability analysis of slopes using multilayer perceptron and radial basis function networks 
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下载免费PDF全文 This paper presents a system reliability analysis method for soil slopes on the basis of artificial neural networks with computer experiments. Two types of artificial neural networks, multilayer perceptrop (MLP) and radial basis function networks (RBFNs), are tested on the studied problems. Computer experiments are adopted to generate samples for constructing the response surfaces. On the basis of the samples, MLP and RBFN are used for establishing the response surface to approximate the limit state function, and Monte Carlo simulation is performed via the MLP and RBFN response surfaces to estimate the system failure probability of slopes. Experimental results on 3 examples show the effectiveness of the proposed methodology. 相似文献
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基于差分法及神经网络的硐室围岩力学参数反分析 总被引：3，自引：1，他引：3
结合现场实践,基于差分法和人工神经网络建立了新的围岩力学参数反分析方法。进行了硐室模型简化;针对不同力学参数,用FLAC差分程序进行求解,得出相应的神经网络分析样本;用人工神经网络对围岩力学参数进行了学习训练,并进行了网络结构及参数优化;利用现场实测位移值,对围岩力学参数进行了反分析,与现场实测值对比表明其满足误差精度要求,证实了反分析方法的正确性和可靠性。 相似文献
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钻头配方设计神经网络专家系统 总被引：2，自引：0，他引：2
利用人工神经网络中的ＢＰ算法,设计的金刚石钻头配方神经网络专家系统具有知识规则较少、界面友好等特点,用于开发钻头配方设计是可行的。实践中经与相同设计条件的钻头相比,其使用效率和寿命均有所提高。 相似文献
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Two artificial neural network models for the prediction of elastic modulus of jointed rock mass from the elastic modulus of
corresponding intact rock and joint parameters have been demonstrated in this paper. The data collected from uniaxial and
triaxial compression tests on different rocks with different joint configurations and different confining pressure conditions,
reported in the literature are used as input for training the networks. Important joint properties like joint frequency, joint
inclination and roughness of joints are considered separately for making the network more versatile. Two different techniques
of artificial neural networks namely feed forward back propagation (FFBP) and radial basis function (RBF) are used to predict
the elastic modulus ratio. 相似文献
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作者在本文中讨论了小波神经网络概念和油水测井曲线段的频率特性。以小波分析为数据预处理工具，首先用小波分解高频成分对测井曲线进行分段，然后应用小波分析提取出测井段的分频能量特征向量，以此向量代表井段的信息，并作为神经网络的输入，进行神经网络的测井解释，实现了小波神经网络的测井分段油水解释。 相似文献
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从神经网络的机理、特点出发,探讨了采用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性,并以十红滩地区的找矿目的层为对象,进行了岩性分析与对比,为该方法的进一步应用开拓了前景。 相似文献