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前馈逆传播算法优化及其在岩土工程中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
研究并分析了对BP网络收敛性能有重要影响的非线性系数的取值方法及规律,并给出了在岩土工程问题中的应用实例.利用该方法,提高了BP网络在具体工程应用中的实用性.实践证明按照此规律及方法对BP网络的收敛算法进行改进,能够明显提高网络的收敛速度及收敛精度. 相似文献
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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
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应用自适应算法对BP网络进行改进,可以提高BP网络的收敛速度和全局寻优性能。在此基础上,利用多种测井数据及岩心描述资料作为网络模型的学习样本,以测井解释渗透率的神经网络模型为例,通过网络的学习、训练,建立测井解释神经网络模型。并应用此模型,定量计算出多口井的渗透率值,与常规渗透率计算结果相比,BP的解释结果及精度均令人满意,同时还取得了良好的实际应用效果。 相似文献
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神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用 总被引:20,自引:7,他引:13
BP神经网络已广泛地应用于岩体力学参数和初始应力场的反演分析,但在实际应用中,BP网络存在着网络训练易于过度、收敛速度慢、易陷入局部极小以及隐层节点数难于确定等缺点。采用RBF网络和改进的BP网络,利用基于有限差分格式的快速拉格朗日算法进行正分析计算,依据若干测点的正应力数据,反演了计算区域的岩体力学参数以及初始应力场。算例表明,RBF神经网络与快速拉格朗日算法相结合,在样本容量相同的情况下,反演分析的精度、网络的拓扑结构以及学习、收敛速度,均优于采用BP网络的反演算法。 相似文献
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基于人工神经网络的三峡水库库岸稳定性分级 总被引:3,自引:3,他引:0
为避免库岸稳定性评价法的随意性和不确定性,尝试采用具有处理非线性关系功能的人工神经网络方法进行库岸稳定性分级,为此构建了15-31-4结构的三层BP网络。该网络采用BP弹性算法,同时对初始权值和阀值进行了优化,实现了网络的非线性映射,并有着极快的收敛速度。用该BP网络对三峡水库的上游段库岸进行了稳定性等级判断,其结果与常规计算方法所得的结果基本相似。 相似文献
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对于加筋支挡结构的设计,神经网络模型不同于基于凝聚力基础之上的半经验公式,它不需要主观的人为假设,而是模拟人脑思维,通过数据样本的学习来获得预测结果.BP神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的分层网络.文中采用BP网络对给定极限荷载下砂土挡墙筋条的临界长度进行预测,试验点几乎分布在预测曲线附近,说明网络学习是成功的.对不同筋材的极限荷载与临界长度的关系进行了对比分析,表明筋材的弹性模量及筋材与填料之间的摩擦系数对加筋性能有着重要的影响. 相似文献
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介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,建立的径向基函数神经网络城市需水量预测模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,运算速度快、性能稳定,克服了BP神经网络学习过程的收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷,预测精度较高,泛化能力强。 相似文献
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补偿模糊神经网络在储层参数预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服常规BP神经网络法在预测储层参数中出现学习速度慢、无法结合专家知识等不足,我们引入了补偿模糊神经网络。它是一个结合了补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统,由面向控制和面向决策的神经元组成,其模糊运算采用动态的、全局优化运算,学习速度快、学习过程稳定,将其用于储层参数预测效果良好。 相似文献
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BP神经网络的改进及其在初至波拾取中的应用 总被引:2,自引:3,他引:2
在地震资料处理中,正确的初至时间,是解决复杂地表静校正问题所需的关键参数。将BP神经网络引入到初至波拾取中,并针对经典BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,利用组合函数法、限幅法、动量因子法及自适应学习率法等进行了改进。用模拟试验证明了这些改进方法的可行性和有效性,在应用于实际的地震记录初至波拾取中,取得了良好的应用效果。 相似文献
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INTRODUCTIoNImagetextureanalysisisanimportantpartofresearchin-tocomputervision.Forobjectidentificationandunderstand-ing,textureanalysisisthebasisoftheresearchwork.Ingeneral,texturecanberegardedasakindofstructurethatconsistsofmanytextureelementsorpatternswhicharemoreorlesssimilar,i.e.,primitivesthatformtexturesandspatialdependenceorinteractionbetweentheprimitives.Ex-tensiveresearchhasbeendoneintextureanalysis,andrefer-ence(Haralick,l979)hasmadeathoroughsurvey.Amongthesetextureanalysismetho… 相似文献
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