基于模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡地下金屬礦山巖層移動范圍

針對深基坑變形控制系統(tǒng)中的不確定性、模糊性因素多的問題,將模糊控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡技術相結(jié)合,采用非線性神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),把對應的網(wǎng)絡輸入、輸出表達為輸入、輸出信息的模糊數(shù)隸屬度,建立了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的深基坑施工變形預測模型.結(jié)果表明,利用模糊度隸屬函數(shù)對基坑施工進行動態(tài)控制具有較好的實用效果.

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的深基坑變形預測——針對深基坑變形控制系統(tǒng)中的不確定性、模糊性因素多的問題，將模糊控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡技術相結(jié)合，采用非線性神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，把對應的網(wǎng)絡輸入、輸出表達為輸入、輸出停息的模糊數(shù)隸屬度，建立了一種基于模糊神...

為了克服單獨應用粒子群算法(pso)或bp算法訓練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器參數(shù)時存在的缺陷,提出了一種訓練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的pso+bp算法。該算法將二者相結(jié)合,即在pso算法中加入一個bp算子,以充分利用pso算法的全局尋優(yōu)能力和bp算法的局部搜索能力,從而更有效地提高其收斂速度、訓練效率和提高該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的控制效果。最后的仿真實驗結(jié)果驗證了該基于pso+bp復合算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的有效性和可行性。

基于模糊綜合評價的bp神經(jīng)網(wǎng)絡方法,把實際的數(shù)據(jù)或?qū)＜业拇蚍诌M行模糊處理,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法進行計算,克服了模糊綜合評價權(quán)重確定的主觀性過大的缺點,達到主觀與客觀完美結(jié)合的目的。該評價系統(tǒng)具有精度高和速度快的優(yōu)點,相對誤差小于1.2%。

引入動量因子對常規(guī)bp學習算法進行了改進。在分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制模型的基礎上,針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡規(guī)則多、訓練時間長的缺點,采用了給模糊控制規(guī)則增加閾值,減少網(wǎng)絡訓練運算量的優(yōu)化方法。最后將此優(yōu)化方法和改進的訓練算法應用到逆變點焊電源模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(fnn)恒電流控制系統(tǒng)中,通過使用matlab語言編程,對該系統(tǒng)進行了仿真分析。仿真結(jié)果表明,動量因子的引入不但減小了bp算法學習過程的振蕩趨勢,加快了收斂速度,而且較好解決了bp網(wǎng)絡容易陷入局部極小點的缺陷。模糊規(guī)則閾值的引入,有效減少了網(wǎng)絡的訓練時間。

當前對于建筑施工企業(yè)綜合能力評價過程中,在運用模糊綜合評價法評價較多家施工企業(yè)時,存在計算繁瑣和標準不統(tǒng)一的諸多弊端,而bp神經(jīng)網(wǎng)絡具有的"自組織、自學習、自適應、強泛化"優(yōu)勢恰可彌補模糊綜合評價法逐一評價的劣勢.采用模糊綜合評判法為采樣基礎,用bp神經(jīng)網(wǎng)絡理論建立模型,采用單隱層神經(jīng)結(jié)構(gòu)訓練網(wǎng)絡,建立了口徑一致、方便快捷而又準確度高的建筑施工企業(yè)綜合能力評價系統(tǒng)并對相關企業(yè)作出了統(tǒng)一評價.

通過對多級泵站老化情況的調(diào)研,利用模糊優(yōu)化法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型對多級泵站老化進行了評價,并比較兩種方法的優(yōu)缺點。

針對礦井空調(diào)被控對象時滯、時變、非線性的特點,基于神經(jīng)網(wǎng)絡方法,設計了一種基于bp算法的神經(jīng)模糊控制器,通過采用matlab提供的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱和simulink軟件包對其進行了仿真。結(jié)果表明,該控制器比經(jīng)典pid控制及單純模糊控制具有較好的魯棒性,動態(tài)性能好,控制迅速,適于我國煤礦企業(yè)廣泛使用的礦井空調(diào)控制系統(tǒng)。

發(fā)展綠色施工促進施工企業(yè)節(jié)約能源和資源、保護環(huán)境,是全球應對氣候變化挑戰(zhàn)、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要手段,而綠色施工評價對于建筑業(yè)落實可持續(xù)發(fā)展起到一定作用。本文在介紹bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理的基礎之上,分析了與其它評價方法相比,bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡在綠色施工評價中的優(yōu)越性。通過建立模糊評價矩陣,利用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡處理數(shù)據(jù),較客觀地對綠色施工進行評價。最后將此評價模型應用于實例,取得了令人滿意的結(jié)果。

智能家居中的環(huán)境因素對人體有著不容忽視的影響,智能家居環(huán)境舒適度已成為智能家居評估指標中重要的一項,通過對智能家居監(jiān)測系統(tǒng)信息融合技術進行研究,運用結(jié)合模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡算法優(yōu)點的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對智能家居監(jiān)測系統(tǒng)采集的各環(huán)境因素進行處理分析,從而能夠智能有效的提高人們的室內(nèi)生活質(zhì)量。

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)價格評估問題研究——提出了一種基于神經(jīng)模糊揄系統(tǒng)的商品住宅價格評估模型，分析了影響商品住宅價格的因素，給出了商品住宅價格評估指標體系，探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性...

現(xiàn)如今市場經(jīng)濟競爭十分激烈,實際招投標工作要求能快速準確地進行工程造價的估算。無論業(yè)主還是承包商確定工程造價都要求快速、準確,完善的快速估價系統(tǒng)能夠很好地解決這個問題。模糊技術與神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合是一種把經(jīng)驗與數(shù)學模型結(jié)合,這種研究打破了過去人們所進行的各種學科在邏輯上的獨立性,預示了人工智能的光明前景和希望。

本文對常見的電梯智能群控算法進行了分析比較,重點研究了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡算法。本文首先對大廈客流的特征進行長期統(tǒng)計分析,進而對電梯群交通模式進行分類,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對電梯群的交通模式進行了識別。根據(jù)系統(tǒng)的識別結(jié)果判定電梯群當前處于的交通模式。然后再次利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對派梯算法中各電梯響應呼梯信號的可信度進行計算,選取可信度最大的電梯響應呼梯信號,最終完成派梯。

本文對常見的電梯智能群控算法進行了分析比較,重點研究了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡算法。本文首先對大廈客流的特征進行長期統(tǒng)計分析,進而對電梯群交通模式進行分類,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對電梯群的交通模式進行了識別。根據(jù)系統(tǒng)的識別結(jié)果判定電梯群當前處于的交通模式。然后再次利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對派梯算法中各電梯響應呼梯信號的可信度進行計算,選取可信度最大的電梯響應呼梯信號,最終完成派梯。

**資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.***

**資訊http://www.***.*** **資訊http://www.***.***

首先在對供熱負荷預測算法的發(fā)展現(xiàn)狀主要成果闡述的基礎上,對影響供熱預測因素采用模糊量化的方式進行研究處理,并由此推斷將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用于供熱負荷預測可以得到良好的效果.研究模型的設計核心是bp神經(jīng)網(wǎng)絡,即將模糊量化后的影響因素作為系統(tǒng)的輸入值,去調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值,從而得到預測的網(wǎng)絡模型.建立預測模型和預測策略后,可以采用matlab科學計算軟件開發(fā)程序?qū)︻A測模型效果進行模擬仿真,結(jié)果表明,預測的結(jié)果能夠滿足要求,相對誤差在合理的范圍內(nèi),并且模糊神經(jīng)網(wǎng)絡算法比單純神經(jīng)網(wǎng)絡算法具有更好的預測精度和魯棒特性,從而達到節(jié)能的目的.且適應性強,可以應用到類似的供熱工程上.

基于補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的制冷系統(tǒng)故障診斷研究——選擇反映制冷系統(tǒng)故障狀態(tài)的熱力參數(shù)集組成特征向量，并對其進行模糊化處理，利用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡建立故障狀態(tài)與熱力參數(shù)特征向量之間的映射關系。將神經(jīng)網(wǎng)絡和補償模糊邏輯相結(jié)合，采用動態(tài)、全局優(yōu)化的運算，...

本文提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡和建筑結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識方法。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性映射能力與學習能力以實測的結(jié)構(gòu)動力響應數(shù)據(jù)建立起結(jié)構(gòu)的動力特性模型。不但可以克服以往傳統(tǒng)與智能辨識方法中存在的種種弊病，而且還將土一結(jié)構(gòu)相互作用以及結(jié)構(gòu)自身非線性對結(jié)構(gòu)動力特性的影響考慮在內(nèi)，使得結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識更具客觀性。具有物理意義明確，可擴展性強，能夠用于實時在線控制與健康診斷等優(yōu)點。

提出了一種基于神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的商品住宅價格評估模型,分析了影響商品住宅價格的因素,給出了商品住宅價格評估指標體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性和可行性,為房地產(chǎn)價格評估提供了科學的方法。

為了克服傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測精度差,易陷入局部極值的缺陷,提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)。利用模糊粗糙集通過歷史負荷數(shù)據(jù)信息的模糊化替代負荷變化的離散化,快速尋找出樣本數(shù)據(jù)間的連續(xù)屬性的信息,將其與傳統(tǒng)bp神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合組成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對熱負荷進行預測。實驗結(jié)果表明:該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡預測結(jié)果的相對誤差很小不超過2%,在短期負荷預測方面具有的優(yōu)越性。

分析了傳統(tǒng)的工程偽裝評價方法的不足，較全面地考慮了影響工程偽裝效能的因素，建立了客觀的評價模型，設計了兩級神經(jīng)網(wǎng)絡，初步提出了評價模型中各因素的指標級，構(gòu)建了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的工程偽裝效能評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對工程偽裝效能的客觀評估。