基于BP神经网络的水电工程定额编制模型研究

水电建筑工程市场的快速发展对水电工程定额提出了实时、准确、高效的要求,而当前主流的传统定额编制方法已经不能满足市场需求,寻求一种快速有效的定额编制方法迫在眉睫。针对水电工程定额编制中存在的问题,运用BP神经网络理论,建立水电工程定额消耗量与其影响因素之间的BP神经网络算法模型,通过已知的有限样本数量预测出未知消耗量,并以实例验证了此方法的可行性。该方法的应用极大简化了定额的编制工作。     

水利企业施工定额编制浅析

通过对水利企业施工定额编制意义和原则的介绍,分析了水利企业施工定额编制的主要依据和内容．提出了在编制过程中应注意的四大问题。     

优化BP神经网络在地下水计算中的应用

采用动态惯性因子对粒子群算法进行改进,并将其应用到BP神经网络的优化中,依据滦河某观测站数据建立地下水动态预测网络模型.预测结果表明:在训练样本、预报因子和建模参数都相同的情况下,BP神经网络的收敛速度明显较慢;粒子群算法代替梯度下降法优化BP神经网络,有效地提高了计算精度、加快了收敛速度、改善了神经网络的稳定性;混合动态惯性因子的粒子群算法,收敛速度快速提高,计算误差大幅减小,精度及稳定性均较高.     

BP神经网络在水利施工项目经理遴选中的应用

应用BP神经网络对水利工程的项目经理进行择优,弱化了指标权重确定的主观性,保证了评价结果的客观性和准确性。     

水利工程隧洞掘进机施工概算定额编制方法探讨

水利工程输水隧洞采用掘进机施工已较普遍,但国内仍没有一套完整可依据的隧洞掘进机概算定额,因此编制一套定额对合理确定相关工程概（估）算投资具有重要的现实意义。介绍了掘进机施工概算定额及施工机械台时费定额编制的基本思路和方法,阐述了定额测算方法及工程取费费率测算方法。     

交通荷载下煤矸石路基填料累积变形PSO-BP神经网络预测模型

基于煤矸石路基填料大型动三轴试验结果,采用灰色关联分析法分析累积变形影响因子,确定了围压、压实度、级配参数、循环荷载振动次数4个特征参数。引入PSO算法对BP神经网络的权重、阈值进行全局寻优并赋值,提出了一种煤矸石路基填料累积变形PSO-BP神经网络预测模型。与传统BP神经网络模型对比结果验证了该预测模型的可行性和优越性,并通过不同学习程度下模型的预测效果分析了模型的泛化能力,证明了模型的预测潜力。     

《水利工程维修养护定额标准》编制方法研究

对《水利工程维修养护定额标准》的编制原则、依据、思路方法、框架结构、具体内容等一系列技术方法进行了研究。提出了“根据全国现有水利工程及管理情况,将水利工程进行分类定性;按照工程规模的管理要求划分工程维修养护等级;依照各类工程管理运行和维修养护工作内容及相关技术标准,界定维修养护项目和任务;按照维修养护的项目和任务,明晰和量化工作量;依据和参考有关行业定额标准和实际开支情况,确定单位工程（工作）量开支：根据工程（工作）量和有关单价计算出各类工程的维修养护经费定额标准”的技术路线。围绕这一技术路线,确定了堤防工程、控导工程、水闸工程、泵站工程、水库工程和灌区工程六类水利工程的维修养护定额标准。     

仿生算法优化BP神经网络在降雨空间插值中的应用

人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于三峡区间流域年、月和日3个时间尺度的降雨空间插值中。结果表明:仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值优化求解后,降低了BP神经网络陷入局部最小以及过拟合的风险,在插值过程中表现出较好的稳定性,取得了理想的插值结果。     

水利信息系统运行维护定额标准编制研究与思考

为解决水利信息系统运行维护费缺乏的问题,需要编制《水利信息系统运行维护定额标准》.分析水利信息系统运行维护定额标准编制的背景,研究水利信息系统运行维护主要工作内容,定额标准编制的环节,介绍主要编制过程和成果,并对定额标准执行中需要注意的问题提出思考,以期建设一套行之有效的运维体系.     

粒子群算法优化BP在降雨空间插值中的应用

为更好地表达降雨量的空间分布,将粒子群算法(PSO)优化后的反向传输(BP)神经网络分别运用于三峡区间流域日、月和年降雨量的空间插值中,并与单纯BP神经网络和克里金的插值效果作对比。研究结果表明:在日和年的时间尺度上,PSO-BP插值性能较BP有明显改善,且优于克里金的插值效果;在月时间尺度上,PSO-BP插值效果与BP接近且优于克里金。因此,PSO-BP能较好地揭示降雨量在空间的分布规律,也具备在不同时间尺度上对降雨量进行空间插值的能力,是一种较优的降雨空间插值方法。     

浆砌石渠系工程水利定额预算与施工费用的对比

水利部水总[2002]116号文颁发的《水利建筑工程概算定额》、《水利工程施工机械台时费定额》至今已使用10余年,随着时代的发展、科技的进步,目前浆砌石渠系的施工方法和工艺及材料较以往已经有了很大变化。本文通过浆砌石渠系分项工程具体对比目前施工和现行定额之间工艺和单价的区别。     

基于粒子群优化BP神经网络的隧道围岩位移反演分析

针对无锡惠山隧道岩体破碎、围岩稳定性差等特点,基于长期现场监测变形位移数据,借助粒子群算法的参数优化功能,利用Matlab神经网络工具箱编制了优化PSO—BP隧道位移反分析系统。PSO—BP系统利用正交试验设计和有限元方法获得学习样本,再通过粒子群算法搜索最优的神经网络模型参数。用BP神经网络模型建立待反参数与实测位移之间的非线性映射关系,最后用粒子群算法从全局空间上搜索最优反演参数。克服了普通智能优化算法收敛速度慢、正分析计算量大等缺陷,具有全局优化特性。将模型应用于惠山隧道Ⅳ级围岩断面ZK6+485的反分析中,计算结果与实测值对比表明采用PSO—BP预测模型进行隧道位移预测是可行的。     

水利工程管理考核工作的实践与思考——以无锡城市防洪工程管理为例

无锡市城市防洪工程管理处自2013年起确立了创建江苏省一级水利工程管理单位的目标,通过3年的努力,于2015年12月顺利通过省一级水利工程管理单位的考核。笔者主要谈论了管理单位开展达标创建工作的实践及通过考核后的思考。     

浅谈水利工程成本控制

市场经济如何降低水利工程成本,提高企业经济效益,是每个水利企业面临且又亟待解决的问题。从水利工程成本控制的意义及作用出发,提出了当前水利工程成本控制中存在的主要问题并针对这些问题进行了认真分析,从加强水利工程成本控制必须坚持的原则、水利工程成本控制的重要方法、水利工程成本控制的必然途径三个方面,论述了如何加强水利工程成本控制,提出了一套较为实用的成本控制方法。     

水利建设工程施工质量项目划分

判定水利工程施工质量是否合格,要通过数据、资料统计、分析来判断。首先要进行工程项目划分,依据项目划分的框架构造从单元工程开始,逐步评定到分部工程、单位工程,最后得到整个工程项目的施工质量。介绍了水利建设工程项目划分的一般原则和方法,结合工作经验和具体事例,提出了划分注意事项。     

BP神经网络在地下水水质评价中的应用

地下水污染是当前较为严峻的现实问题,地下水水质评价是开发和保护地下水资源的前提,将BP神经网络应用到地下水水质评价中,解决了以往评价方法人为性较大和隶属函数构建不合理等问题。应用实例表明,BP神经网络法训练速度快、精度高,能如实地评价地下水质情况。     

粘钢加固技术在水利工程中的应用

粘钢加固是建筑结构工程加固新技术,在建筑、电力、水利等混凝土结构维护改造加固材料及施工中有所应用,其中以建筑应用较为广泛。本文主要讲述结构粘钢加固技术应用要点,同时以水工建筑物混凝土梁加固作为工程实例,阐述结构粘钢加固技术在水利工程中的应用。     

水利工程造价管理的实践与启示

开展全过程造价管理是新形势下水利工程建设管理的新要求。通过对近年新疆维吾尔自治区水利工程造价管理在项目决策、设计、建设实施、竣工验收等阶段开展全过程造价管理的探索与实践进行分析研究,总结了经验,提出存在的问题,有针对性地提出了对策和建议。