工位空調(diào)熱舒適指標(biāo)PMV人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及bp網(wǎng)絡(luò)的基本原理與特征的分析,建立了工程估價(jià)預(yù)測(cè)模型.

簡(jiǎn)要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn),并且詳細(xì)論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中央空調(diào)水系統(tǒng)、風(fēng)系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、系統(tǒng)的仿真設(shè)計(jì)和建筑運(yùn)行能耗評(píng)價(jià)等方面的應(yīng)用概況,指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)領(lǐng)域今后的發(fā)展方向.

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,提出了根據(jù)前期沉降觀測(cè)資料進(jìn)行沉降預(yù)測(cè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并用于汕汾高速公路預(yù)壓荷載卸荷時(shí)間預(yù)報(bào).研究表明,所建議的模型較傳統(tǒng)沉降預(yù)測(cè)模型具有顯著的優(yōu)越性,應(yīng)用前景廣闊.

以拓?fù)渲笖?shù)為結(jié)構(gòu)描述符,用基于levenberg-marquardt優(yōu)化的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了醇類化合物的結(jié)構(gòu)與色譜保留值的相關(guān)性模型,用于未知醇類化合物在se-30和ov-3兩根色譜柱上保留指數(shù)的同時(shí)預(yù)測(cè),其學(xué)習(xí)速率優(yōu)于文獻(xiàn)中普通bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與普通bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法接近,但優(yōu)于多元線性回歸法,因而是一種較好的預(yù)測(cè)有機(jī)化合物氣相色譜保留指數(shù)的方法.

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車座椅舒適度評(píng)價(jià)模型

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)項(xiàng)目評(píng)判模型——房地產(chǎn)租(售)價(jià)預(yù)測(cè)就是對(duì)房地產(chǎn)租(售)價(jià)未來水平的估計(jì).對(duì)房地產(chǎn)投資決策而言,預(yù)測(cè)出房地產(chǎn)租(售)價(jià)各種可能的結(jié)果,特別是給出定量的評(píng)價(jià)、分析,是房地產(chǎn)投資決策必不可少的工作之一.運(yùn)用模糊系統(tǒng)和...

以bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),建立預(yù)測(cè)模型,以小區(qū)某棟建筑物1期～8期的沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)為輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù),對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并對(duì)9期～12期實(shí)際觀測(cè)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行了比較,結(jié)果比較理想,從而驗(yàn)證了采用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行建筑物沉降的預(yù)測(cè)是可行的。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型,指出該預(yù)測(cè)模型可對(duì)不同情況的工程造價(jià)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè),實(shí)例檢驗(yàn)證明,該方法收斂速度快,預(yù)測(cè)的可靠性令人滿意。

大型裝備中普遍采用組合結(jié)構(gòu),其整體工作性能取決于預(yù)緊元件的預(yù)緊參數(shù)。確定預(yù)緊參數(shù)的傳統(tǒng)方法不適用于大型結(jié)構(gòu),有限元法的分析次數(shù)又過多,實(shí)際上無法實(shí)現(xiàn)。文章提出用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代有限元進(jìn)行整體性分析的方法,并針對(duì)某大型壓機(jī)建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明,用該方法可快速完成復(fù)雜組合結(jié)構(gòu)的整體性分析,且精度較高。

長(zhǎng)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(guó)大部分地區(qū)降水集中,生態(tài)破壞導(dǎo)致水土流失嚴(yán)重。利用bp網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)水土流失程度進(jìn)行檢測(cè)和分析是當(dāng)前學(xué)科領(lǐng)域的一個(gè)熱門話題。

投資項(xiàng)目的效益評(píng)估是整個(gè)投資活動(dòng)的關(guān)鍵。闡述了投資項(xiàng)目效益評(píng)估的基本理論;借助現(xiàn)代的數(shù)學(xué)計(jì)量方法,運(yùn)用效益評(píng)估的指標(biāo)體系,研究了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行效益評(píng)估的的可行性,建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效益評(píng)估模型,并利用該模型進(jìn)行了實(shí)證分析。

針對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成礦預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)難以確定的問題,詳細(xì)闡述了一種在模型訓(xùn)練中進(jìn)行隱層數(shù)目及隱層單元數(shù)目動(dòng)態(tài)調(diào)整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并以vc++為開發(fā)工具實(shí)現(xiàn)了變結(jié)構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成礦預(yù)測(cè)模型,經(jīng)用華南26個(gè)巖體檢驗(yàn),回憶率及預(yù)測(cè)率均高達(dá)100％。該方法提供了一種面向具體問題的動(dòng)態(tài)解決方案,在成礦預(yù)測(cè)工作中具有一定的實(shí)用性。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型——利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工程造價(jià)預(yù)測(cè)模型,指出該預(yù)測(cè)模型可對(duì)不同情況的工程造價(jià)進(jìn)行合理的預(yù)測(cè),實(shí)例檢驗(yàn)證明,該方法收斂速度快,預(yù)測(cè)的可靠性令人滿意?！　?/p>

利用matlab編程語言構(gòu)造了三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的投標(biāo)報(bào)價(jià)模型,通過仿真模擬確定標(biāo)高金水平,并用實(shí)例驗(yàn)證了其可靠性,為承包商作出合理報(bào)價(jià)決策提供了科學(xué)依據(jù)。

針對(duì)基坑變形預(yù)測(cè)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(luò)預(yù)測(cè)基坑變形的新方法。用一樁錨聯(lián)合支護(hù)體系實(shí)例進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究,得到支護(hù)體系的不同預(yù)測(cè)模型的組合預(yù)測(cè)值。研究結(jié)果表明:灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差比gm(1,1)預(yù)測(cè)模型小;與bp預(yù)測(cè)模型相比,前期誤差大,后期誤差小。在基坑變形監(jiān)測(cè)中,為了更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)基坑變形,可以采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與bp預(yù)測(cè)相結(jié)合的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)。

空調(diào)系統(tǒng)的負(fù)荷與諸多影響因素之間是一種多變量、強(qiáng)耦合、嚴(yán)重非線性的關(guān)系,且這種關(guān)系具有動(dòng)態(tài)性,因而傳統(tǒng)方法的預(yù)測(cè)精度不高。而動(dòng)態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更生動(dòng)、更直接地反映系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。針對(duì)這個(gè)特點(diǎn),建立了基于elman型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并進(jìn)行了實(shí)例預(yù)測(cè)。文中還比較了elman網(wǎng)絡(luò)和bp網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的建模效果,仿真實(shí)驗(yàn)證明了elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)特性好、逼近速度快、精度高等特點(diǎn),說明elman網(wǎng)絡(luò)是一種新穎、可靠的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。

用vb編制了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用bp算法程序。根據(jù)西安參考年氣象參數(shù),采用動(dòng)態(tài)模擬程序計(jì)算了某辦公樓4月至9月逐時(shí)冷負(fù)荷,結(jié)果顯示利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值與計(jì)算值吻合。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型——文章針對(duì)暖通空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化和預(yù)測(cè)控制，研究了利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法。

【目的】利用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)太湖水污染指標(biāo),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(dòng)監(jiān)測(cè)站4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo),建立了太湖水污染bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對(duì)太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)?！窘Y(jié)果】建立了浙江嘉興王江涇斷面的4項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)濃度的三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,其預(yù)測(cè)精度較高,對(duì)湖泊水環(huán)境污染物預(yù)測(cè)的適應(yīng)性較好;對(duì)太湖2012年前5周的水質(zhì)情況進(jìn)行預(yù)測(cè),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(shì)?！窘Y(jié)論】bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)建模方法相比,其預(yù)測(cè)精度較高,能較好地反映水質(zhì)指標(biāo)的內(nèi)在變化規(guī)律,為控制水環(huán)境污染提供了科學(xué)預(yù)測(cè)方法。

對(duì)長(zhǎng)輸管道而言,影響管道輸油成本變化的因素眾多,但影響最大的是生產(chǎn)油耗和電耗費(fèi)用。為了更深入地探索輸油過程中輸量與能耗的變化關(guān)系,以某條輸油管道幾年來輸量及生產(chǎn)油耗、電耗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立了管道輸量與生產(chǎn)油耗、電耗的預(yù)測(cè)模型。分析表明,該模型的計(jì)算結(jié)果相對(duì)偏差在±5%以內(nèi),滿足工程實(shí)際需要,因此可以用該模型來預(yù)測(cè)熱油管道的生產(chǎn)油耗和電耗。該研究首次建立了熱油管道輸量與生產(chǎn)油耗和電耗的預(yù)測(cè)模型,為預(yù)測(cè)管道的能耗總量提供了便利。