BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型在拉薩道路交通噪聲預測中應用

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡是在模仿人腦處理問題的過程中發(fā)展起來的新型智能信息處理理論,通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡及bp網(wǎng)絡的基本原理與特征的分析,建立了工程估價預測模型.

針對人工神經(jīng)網(wǎng)絡成礦預測模型結(jié)構(gòu)難以確定的問題,詳細闡述了一種在模型訓練中進行隱層數(shù)目及隱層單元數(shù)目動態(tài)調(diào)整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法,并以vc++為開發(fā)工具實現(xiàn)了變結(jié)構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡成礦預測模型,經(jīng)用華南26個巖體檢驗,回憶率及預測率均高達100％。該方法提供了一種面向具體問題的動態(tài)解決方案,在成礦預測工作中具有一定的實用性。

針對基坑變形預測中信息的灰色性和數(shù)據(jù)的非線性性,提出用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡預測基坑變形的新方法。用一樁錨聯(lián)合支護體系實例進行了預測研究,得到支護體系的不同預測模型的組合預測值。研究結(jié)果表明:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡預測誤差比gm(1,1)預測模型小;與bp預測模型相比,前期誤差大,后期誤差小。在基坑變形監(jiān)測中,為了更準確地預測基坑變形,可以采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡預測與bp預測相結(jié)合的方法進行預測。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論,提出了根據(jù)前期沉降觀測資料進行沉降預測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并用于汕汾高速公路預壓荷載卸荷時間預報.研究表明,所建議的模型較傳統(tǒng)沉降預測模型具有顯著的優(yōu)越性,應用前景廣闊.

【目的】利用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測太湖水污染指標,為探討湖泊水污染物變化規(guī)律提供參考?！痉椒ā坷?004～2010年浙江嘉興王江涇斷面自動監(jiān)測站4項水質(zhì)指標,建立了太湖水污染bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并對太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進行預測?！窘Y(jié)果】建立了浙江嘉興王江涇斷面的4項水質(zhì)指標濃度的三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,其預測精度較高,對湖泊水環(huán)境污染物預測的適應性較好;對太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進行預測,結(jié)果表明,2012年前5周水質(zhì)污染情況加重,基本為ⅴ類水質(zhì),符合太湖水質(zhì)污染情況發(fā)展態(tài)勢?！窘Y(jié)論】bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),與傳統(tǒng)的統(tǒng)計建模方法相比,其預測精度較高,能較好地反映水質(zhì)指標的內(nèi)在變化規(guī)律,為控制水環(huán)境污染提供了科學預測方法。

軌道交通費率清分的實質(zhì)是在不同線路下網(wǎng)絡客流分布的問題。在充分考慮乘客出行路徑選擇多要素的基礎上,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的軌道交通客流清分模型。將影響乘客出行路徑選擇的多要素分為確定性要素和不確定性要素,通過樣本訓練神經(jīng)元的抑制系數(shù)和激勵系數(shù),結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)將結(jié)果傳導給輸出層輸出。與傳統(tǒng)模型相比,該模型更符合乘客出行選擇的多要素心理。最后通過對比客流調(diào)查結(jié)果和logit模型表明,在排除其他要素的干擾下,該方法能夠較好的實現(xiàn)客流在不同線路的清分。

軌道交通費率清分的實質(zhì)是在不同線路下網(wǎng)絡客流分布的問題。在充分考慮乘客出行路徑選擇多要素的基礎上,提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的軌道交通客流清分模型。將影響乘客出行路徑選擇的多要素分為確定性要素和不確定性要素,通過樣本訓練神經(jīng)元的抑制系數(shù)和激勵系數(shù),結(jié)合轉(zhuǎn)換函數(shù)將結(jié)果傳導給輸出層輸出。與傳統(tǒng)模型相比,該模型更符合乘客出行選擇的多要素心理。最后通過對比客流調(diào)查結(jié)果和logit模型表明,在排除其他要素的干擾下,該方法能夠較好的實現(xiàn)客流在不同線路的清分。

短時交通流預測是現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)的核心內(nèi)容,針對城市道路被占所造成的城市交通擁堵排隊問題,以路段視頻統(tǒng)計為例,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡方法就實際通行能力、具體車輛數(shù)、事故持續(xù)時間與排隊最長長度之間的關(guān)系進行預測分析,從實驗模擬結(jié)果來看,該方法能有效地解決交通流實時和可靠性預測。

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利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型的工程造價預測模型,指出該預測模型可對不同情況的工程造價進行合理的預測,實例檢驗證明,該方法收斂速度快,預測的可靠性令人滿意。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的工程造價預測模型——利用神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型的工程造價預測模型,指出該預測模型可對不同情況的工程造價進行合理的預測,實例檢驗證明,該方法收斂速度快,預測的可靠性令人滿意?！　?/p>

人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型描述

本文采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,通過在matlab軟件建模,并對實際工程項目的支護結(jié)構(gòu)頂水平位移的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析,預測其后的監(jiān)測數(shù)據(jù),結(jié)果表明bp神經(jīng)網(wǎng)絡擬合效果優(yōu)越,仿真性強,具有很強的泛化能力,能夠?qū)嶋H工程的支護結(jié)構(gòu)頂水平位移進行有效預測.

長期以來,由于水土流失引發(fā)的生態(tài)環(huán)境問題受到各界人士的十分關(guān)注。我國大部分地區(qū)降水集中,生態(tài)破壞導致水土流失嚴重。利用bp網(wǎng)絡模型對水土流失程度進行檢測和分析是當前學科領域的一個熱門話題。

第47卷第6期廈門大學學報(自然科學版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的工程估價模型及其應用 葉青,王全鳳 (華僑大學土木工程學院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金項目:福建省自然科學基金(2008j0196)資助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的工程估價模型具有高度的容錯性和較強的泛化能力,通過對數(shù)據(jù)并行處理的方式能快速準 確地估算出工程造價.本文根據(jù)bp神經(jīng)網(wǎng)絡原理,選取福建泉州地區(qū)的21組工程實例來建立模型,其中19組為訓練樣 本,2組為檢測樣本,確定了13個主要造價

農(nóng)產(chǎn)品價格風險預警模型的建立與應用 ——基于ｂｐ人工神經(jīng)網(wǎng)絡 趙瑞瑩，楊學成 （山東農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院山東泰安２７１０１８） 第２９卷第２期 ２００８年３月 ｖｏｌ．２９ｎｏ．２ ｍａｒ．２００８ 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究 ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｍｏｄｅｒｎｉｚａｔｉｏｎ 作者簡介：趙瑞瑩（１９６３－），女，山東蓬萊人，教授，博士，２００４－２００６年曾在德國進修農(nóng)業(yè)ｍｂａ，研究方向為物流與供應鏈管理；楊學成（１９６１－）， 男，山東東阿人，教授，博導，研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策。 收稿日期：２００７－１２－０７；修回日期：２００８－０１－２２ 摘要：農(nóng)產(chǎn)品價格風險的防范要通過管理水平的提高來化解，農(nóng)產(chǎn)品價格風險預警的引入則可實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品市場風 險管理方法的創(chuàng)新。本文建立了基于ｂｐ人工神經(jīng)網(wǎng)絡的農(nóng)產(chǎn)品價格風險預警模型，并以生豬

采用遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡來建立一個道路交通事故宏觀預測的模型.該模型結(jié)合遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡兩者的優(yōu)點,具有更好的運算性能、更快的收斂速度和更高的精度.模型以交通事故死亡人數(shù)為輸出變量,以機動車保有量、公路里程、人均gdp為輸入變量,利用1978年至2006年的道路交通事故數(shù)據(jù)進行訓練及檢驗.實例計算表明,建立的基于遺傳算法的bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以很好的適用于道路交通事故宏觀預測,為制定交通安全對策提供理論依據(jù).

空調(diào)負荷是近年來增長較快的一類負荷,其特性對電網(wǎng)的電壓穩(wěn)定性影響很大。夏季影響空調(diào)負荷的因素主要是溫度和濕度的變化。為了更好的預測空調(diào)降溫負荷,研究了溫度和濕度對空調(diào)負荷的影響。利用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡對電網(wǎng)空調(diào)負荷進行了預測,經(jīng)過分析把日平均濕度量化成4段,和日平均濕度實際數(shù)值的模型進行計算比較,結(jié)果顯示考慮日最高溫度和日平均濕度量化為4段能更好的模擬溫度、濕度和空調(diào)負荷之間的非線性關(guān)系,能更好的對電網(wǎng)空調(diào)負荷進行預測。

隨著我國機動化進程的加快,道路交通安全問題越來越受到人們的關(guān)注。對道路交通事故進行了機理分析,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡,建立可靠性較高的事故預測模型,提出了可預測事故發(fā)生因素導致事故發(fā)生概率值的研究方法。

自1980年我國開始實施住宅制度改革以來,商品住宅價格的確定已成為我國住宅市場的核心問題,也是各級政府房地產(chǎn)業(yè)宏觀管理與調(diào)控的指示燈,商品住宅價格的變化直接關(guān)系到廣大消費者的切身利益,是社會關(guān)注的熱點問題。因此,本文從市場價格的確定機制出發(fā),尋求影響商品住宅價格的因素,并采用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡定量分析這些影響

bp神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應機制,通過訓練和學習,達到對知識進行分類、模式判別、聯(lián)想記憶等能力,巖土工程的災害預測問題可以看作是一個模式識別問題,而巖土工程中變形情況的監(jiān)測和預測模型的研究是礦山、建筑、水利等工程的一項重要課題,近年來安全監(jiān)測技術(shù)發(fā)展有了巨大的飛躍,呈現(xiàn)出"實時"、"遠程"、"非接觸"的特點。針對bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型監(jiān)測在巖土工程方面的應用,應用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了對巖土工程安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的預測預報,并對預測結(jié)果進行了分析,說明了隱含層數(shù)對預測結(jié)果誤差的影響。通過比對,選擇了誤差最小的較優(yōu)組合對巖土工程進行預測。