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11.
防波堤建设费用巨大,且一旦遭到破坏,后果甚为严重,因此,如何准确地计算防波堤的可靠性意义重大.随着人工神经网络理论的快速发展,人工神经网络方法在结构可靠性分析中的应用逐渐得到重视.基于神经网络的Monte Carlo法计算直立式防波堤的可靠性,概率意义明确.以秦皇岛典型直立堤为算例,采用基于神经网络的Monte Carlo法对直立式防波堤进行可靠性分析时,将直立堤滑动破坏和倾覆破坏的极限状态方程中的所有参数均作为变量处理,并将计算结果与Monte Carlo模拟的直接抽样法、重要抽样法以及独立变量JC法的计算结果进行对比.结果表明:基于神经网络的Monte Carlo法和Monte Carlo模拟的直接抽样法、重要抽样法计算结果相近,而比独立变量JC法的计算结果略低. 相似文献
12.
引入主成分分析法和基于共轭梯度优化算法的人工神经网络模型原理,建立了静压管桩单桩竖向承载力预测估算的新方法。通过对影响单桩极限承载力的各因素进行主成分分析确定了综合变量,构建了以综合变量为输入,以单桩极限承载力为输出的神经网络模型。应用神经网络结构分析的共轭梯度算法,优化计算获得给定样本的网络权值和阈值,获得静压管桩极限承载力的估算网络,应用实例分析计算了静压管桩单桩极限承载力问题。结果表明,利用所建立的神经网络预测静压管桩极限承载力是可行的,且具有较好的预测精度和良好的适用性。该方法为静压管桩竖向承载性状的理论分析开辟了一个新的研究途径,为今后相关问题研究提供借鉴和指导 相似文献
13.
准确而可靠地预测地下水埋深对生态环境保护和水资源规划管理具有重要意义。针对吉林西部浅层地下水位动态变化的复杂性和非线性,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法小波神经网络(WA-ANN)模型。将研究区2002年1月2009年12月当月降水量、蒸发量、人工开采量和前月平均地下水埋深4个参数作为输入,当月平均地下水埋深作为输出,建立浅层地下水埋深预测模型,并与BP神经网络(BP-ANN)模型和自回归移动平均(ARIMA)模型进行比较,对比分析了三者的建模过程及其模拟精度。结果显示:相比两种ANN模型,ARIMA模型建模过程更为简单,计算效率更高;但WA-ANN模型的拟合精度高于BP-ANN和ARIMA模型,预测效果更好。总体来看,WA-ANN模型在浅层地下水埋深预测中具有一定的应用推广价值。 相似文献
14.
基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型 总被引：15，自引：3，他引：12
用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究。该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,以及网络极易陷入局部解问题。作为应用实例,以广西全区4月份平均降水作为预报量及前期500hPa月平均高度场,海温场高相关区作为预报因子,建立基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型。将这种方法与传统的逐步回归方法作对比分析,结果表明,该方法具有预报精度高,稳定性好的特点。 相似文献
15.
本文以湖北省远安县为研究区,利用采集的资料,提取出了与滑坡发生相关的8类指标因子:高程、坡度、坡向、地层岩性、斜坡结构、断层、水系、公路。针对连续型致灾因子,选取定性等间距划分和频率比法划分得到两类指标因子体系,分别带入人工神经网络模型和随机森林模型,绘制得研究区易发性评价区划图。最后,利用ROC曲线图对4个模型的精确性进行分析,得到ANN模型的成功率和预测率分别为0.899和0.901,FR-ANN模型的成功率和预测率0.934和0.935; RF模型的成功率和预测率分别为0.886和0.886,FR-RF模型的成功率和预测率分别为0.928和0.929。以上说明,无论对于人工神经网络还是随机森林模型,基于频率比法的因子分级均表现出了更高的精确性。 更多还原 相似文献
16.
17.
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
18.
利用地震资料反演地层的碳酸盐含量 总被引：1，自引：0，他引：1
基于碳酸盐含量与地层速度、密度之间的关系, 在井资料约束下, 使用人工神经网络方法反演高分辨率地震资料所反映的地层碳酸盐含量, 并应用于南海北部陆坡ODP184航次1146和1148孔区, 取得较好效果.方法的关键是从井旁地震道中提取多种属性, 利用逐步回归法, 确定6种与碳酸盐含量相关性最好的地震属性, 分别是平均频率、道积分绝对振幅、主频、时间、道微分瞬时振幅和瞬时频率, 然后进行地层碳酸盐含量反演.反演结果相对于岩心分析的碳酸盐含量的误差大多在±5%之内, 较为精确地揭示了地震地层剖面上碳酸盐含量的分布. 相似文献
19.
人工神经网络在盐渍土盐胀特性研究中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用人工神经网络处理非线性体系的优势性,对盐渍土膨胀规律多影响因素试验数据进行了建模方法分析,提出了盐渍土盐胀率随含水量、氯化钠含量、硫酸钠含量、初始干容重和上覆荷载5因素变化的计算公式,计算结论比常规二次回归法更加符合目前对盐渍土盐胀规律的定性认识. 相似文献
20.