基于GA改进BP神经网络的建设工程投标报价研究

在建设工程项目投标报价过程中,如何来确定标高金直接关系到承包商能否中标和盈利以及施工企业今后的生存与发展。提出基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的标高金预测方法。在分析BP神经网络基本原理的基础上,主要阐述了如何应用遗传算法来改进BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点。对BP神经网络模型隐含层节点数进行优选后,建立起GA改进BP神经网络的标高金预测模型;最后应用该模型和一般BP神经网络模型对20个典型国际工程实例的标高金进行计算和预测。计算结果对比发现,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少了。因此,该模型适用于求解如建设工程投标报价等非线性问题。     

基于遗传模拟退火算法的滑坡位移预测方法（英文）

滑坡是一种常见的地质灾害,通常在复杂的地质条件下演化和发生,给社会和人类的生命财产安全造成了极大的危害。了解滑坡的发展规律,对灾害防治具有重要意义。在现有滑坡累积位移时间序列的基础上,提出了一种基于遗传模拟退火算法的滑坡位移预测方法。采用遗传模拟退火算法-BP神经网络对白水河滑坡预警区Z118观测点进行分析,利用前3个月的累积位移来预测第4个月的累积位移。分别与BP神经网络模型和Elman神经网络模型进行比较,并将遗传模拟退火算法的预测结果与支持向量机的预测结果进行比较。研究结果表明,建立的滑坡位移预测模型能有效地提高预测精度。     

基于遗传算法改进BP神经网络的页岩气产量递减预测模型

页岩气藏储层孔隙特征复杂、渗透率不高,导致页岩气产量递减规律与常规气藏不同,常规递减模型对页岩气藏适应性较差。根据遗传算法改进的BP神经网络,建立以时间、累计产量、地层压力作为输入层,页岩气日产量作为输出层,遗传算法优化神经网络权值和阈值的页岩气产量递减预测模型。将改进的BP神经网络、常规的BP神经网络和Arps递减模型的预测结果进行比较,遗传算法优化的BP神经网络的最大相对误差为8.184%,常规BP模型的最大相对误差为17.821%,Arps递减模型最大相对误差为19.950%。遗传算法优化的BP神经网络预测精度最高,可见,此方法对页岩气产量递减预测具有较好的适用性,为预测页岩气产量递减提供了1个有效、可行的方法。     

遗传优化的BP网络预测路基沉降

针对传统的BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点,提出了基于遗传优化的BP神经网络预测方法并建立了路基沉降预测模型。将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统的BP神经网络预测模型对比,结果表明遗传优化的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。     

城市用水量预测的SIMULINK仿真技术研究

为保证城市供水优化运行的安全性和可靠性,提出了基于时间序列和神经网络理论的城市用水量预测的SIMULINK仿真模型。基于时间序列预测法的SIMULINK仿真模型依据回归算法确定模型参数,得到预测结果和误差,可通过调整SIMULINK模块参数提高仿真精度;在基于神经网络的SIMULINK仿真模型中,根据BP神经网络原理分别建立输入层、隐含层和输出层模型,得到预测结果和误差,可通过增加训练样本数提高仿真精度。仿真结果表明:基于时间序列和神经网络的水量预测SIMULINK仿真模型,不仅预测精度达到要求,而且还具有模块直观、参数易调和结果可视化等优点。     

BP神经网络在某深基坑工程监测中的应用研究

采用BP神经网络模型对某深基坑工程的变形进行了预测,通过与实测数据的对比分析表明:BP神经网络模型在深基坑工程监测中具有良好的容错性,在围护桩顶竖向及水平位移、围护桩深层水平位移、锚索内力预测方面具有较高的准确度,与实际内力及变形情况较为吻合;BP神经网络模型在地下水位预测中的准确度较低、数据结果离散性较大,不能充分反映水位变化的实际情况;BP神经网络模型在进行短期预测时准确率高,预测曲线与实测数据曲线吻合性较好;在进行锚索内力监测时,当传感器不能及时采集数据的情况下,BP神经网络能发挥预测准确数据的作用;BP神经网络模型隐含层数的选取对预测结果的准确性有一定的影响。     

基于BP神经网络的路堑爆破对邻近民房安全预测的研究

探讨了用BP神经网络模型预测路堑爆破对邻近民房安全的基本原理.着重分析了影响路堑爆破对邻近民房安全影响的各种因素,建立了基于BP神经网络方法的路堑爆破对邻近民房安全的网络模型,并通过工程实例对民房安全进行预测和控制.预测结果精度高,与现场实际相吻合,对于指导路堑爆破设计,优化爆破参数,确保路堑爆破对邻近民房安全具有重要的意义.     

基于计算智能的地铁隧道施工进度-成本优化

对于工序复杂的地铁隧道施工进度-成本优化问题,为了避免数学公式难以准确表达进度和成本之间的非线性关系,提出运用计算智能技术中的遗传神经网络和免疫粒子群算法的组合方法寻优。首先,通过遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化;然后,运用实际工程中进度和成本数据分别进行BP神经网络模型的训练和测试;最后,基于得到的BP神经网络模型和免疫粒子群算法实现对进度-成本寻优。通过该组合方法和基于数学公式的单纯形法分别求解算例,对比通过单纯形法求解出的准确结果,验证了该组合方法能够比较准确地解决进度-成本优化问题。因此,基于遗传神经网络和免疫粒子群算法的组合方法为工序复杂的地铁隧道施工进度-成本优化提供了一个较优的途径。     

基于地表监测数据和非线性时间序列组合模型的滑坡位移预测

针对滑坡位移–时间曲线的非线性特征和以往预测模型的不足,提出基于地表监测数据和非线性时间序列分析的组合模型预测滑坡位移。以新滩滑坡和三舟溪滑坡为例,通过对位移、降雨、库水位等资料的分析,研究滑坡的变形特征及影响因素。在利用逆序法和小波分析检验滑坡位移的趋势特征和周期特征的基础上,采用非线性组合模型进行预测,包括利用多项式拟合并预测趋势项位移;用一种基于小波分析的三角函数法(WA-TF)对周期项位移进行预测;遗传算法优化选参的BP神经网络(GA-BP)对波动项位移进行预测。最终将各位移分量累加得到滑坡的累积位移预测值,并与监测值进行对比分析。结果表明非线性组合模型的预测精度高且具有较好的通用性,为滑坡位移定量预测提供了一种可行的思路。     

基于BP神经网络的砂土地震液化分析

基于已有的砂土地震液化资料，利用3层BP神经网络模型，对国外7个地震现场实例进行了预测，网络输出结果与实际情况十分吻合。实例研究表明，神经网络用于预测砂土地震液化是有效而可行的。     

基于小生境等维BP神经网络的沉降预报

针对传统BP神经网络全局优化能力低、无法学习的缺陷,引入遗传算法中的小生境技术,研究了基于小生境等维BP神经网络模型,同时利用MATLAB进行编程实现。该模型的核心思想是借助小生境遗传算法优化神经网络的连接权和阈值,进而提高了等维BP神经网络模型的全局优化能力,改善了模型的收敛性。结合宁波某大楼沉降监测实例,利用小生境等维BP神经网络、GM(1,1)模型、等维BP神经网络模型分别对沉降数据建模预测,结果表明,小生境等维BP神经网络模型更加符合实际情况、预测效果更佳。     

基于时间序列与PSO-SVR耦合模型的白水河滑坡位移预测研究

 滑坡位移预测模型的选择及其参数的选取是滑坡位移预测中至关重要的2个问题,以往的模型在预测滑坡位移时具有诸多的限制和不足。以三峡库区白水河滑坡为研究对象,基于时间序列分析方法,分离提取出滑坡趋势性位移与周期性位移。前者主要受控于滑坡的内部因素(物质组成、地质构造、地形地貌等),可用最小二乘法对其进行多项式拟合并预测;后者是由外部影响因素(季节性降雨、库水位变动等)导致,取当月降雨量、双月降雨量、库水位高程、月间库水位变化量、双月库水位变化量和年间累计位移增量作为周期性位移的影响因子,提出采用可优化选参的粒子群优化算法(PSO)与支持向量机回归(SVR)相结合的方法对其进行预测;将各分位移预测值叠加得到累计位移预测值。运用多种方法进行分析对比,结果表明,基于时间序列与PSO-SVR耦合模型的滑坡位移预测精度要明显高于BP神经网络模型、网格搜索法优化的支持向量机模型(GS),其在滑坡位移预测中具有一定的理论基础和良好的应用前景。     

基于混合模型的中央空调冷源系统运行能耗优化

为优化中央空调冷源系统运行能耗,本文分别建立了中央空调冷源系统运行能耗预测灰箱模型和BP神经网络模型,对比分析了灰箱模型与BP神经网络模型的能耗预测性能,并基于K-means聚类算法提出了将灰箱模型和BP神经网络模型相结合的能耗预测混合模型。结合中央空调冷源系统能耗预测混合模型,以模型可控输入变量为优化变量,对中央空调冷源系统进行节能优化。结果表明:对比单独使用灰箱模型或BP神经网络模型,中央空调冷源系统混合模型能耗预测精度提升了27.7%和33.85%。对比冷源系统优化前能耗,优化后的中央空调冷源系统运行能耗平均降低了8.2%。     

忠武输气管道沿线滑坡预测方法研究

基于忠武管道沿线滑坡不具有成面、成片分布的特点及其管道沿线滑坡监测方案,系统地分析了忠武输气管道沿线滑坡预测过程,根据灰色GM(1,1)模型具有对数据量需求少、对时间有关的序列有很好的预测效果等优点,重点研究了灰色GM(1,1)模型及其改进模型,并对各种改进的灰色模型预测结果进行比较分析;同时顾及BP神经网络的各种优点...     

基于BP神经网络的自密实清水混凝土性能预测研究

针对自密实清水混凝土试验周期长、表观性能影响因素多等问题，应用BP神经网络对其性能预测，有效减少试验量，快速找出外加剂最优掺量。基于BP神经网络卓越的非线性处理功能，将减水剂、消泡剂、引气剂、坍落度作为输入变量，自密实清水混凝土的7 d抗压强度、扩展度、气孔面积、色差作为输出变量，建立含有2层隐含层的BP神经网络模型，利用试验所得12组数据，预测自密实清水混凝土的性能，将预测值与试验值进行比较，确保模型高精确度。结果表明：神经网络模型预测结果良好，强度预测的相对误差最高达到10.8%，其余均在10%以下，其中第11组的混凝土性能最优，预测与实际结果相吻合。     

PSO-SVM与BP神经网络组合预测供水系统余氯的方法

针对余氯量在供水系统内非线性变化的特性,建立了PSO-SVM与BP神经网络组合模型对管网末端余氯进行预测分析。该模型通过粒子群优化算法(PSO),对SVM的特性参数进行优化;采用BP神经网络对模型进行残差修正。通过对单一的BP模型和SVM模型、组合模型的预测精度进行分析。结果表明:组合模型预测比BP和SVM单一预测均方误差分别降低了62.30%、75.29%,平均相对误差降低了55.03%、54.27%。综上所述,该模型具有强大的非线性拟合能力,预测精度高,运行稳定性强,对供水企业控制余氯的投加量和设置二次加氯点有一定的指导作用。     

基于PCA-PSO-BP神经网络的住宅供热逐时负荷预测

为了准确预测供热负荷,提出了一种基于主成分分析法和粒子群优化算法改进的BP神经网络(PCA-PSO-BP)预测模型。首先利用主成分分析法融合影响热负荷的特征指标,消除指标之间的冗余性和相关性;同时采用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,克服了BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,提高了BP神经网络的预测精度。基于北京某居住建筑供热系统的实际运行数据,对模型的性能进行了验证。仿真结果表明,改进的模型预测精度提高了4.07%。     

基于遗传算法优化BP神经网络的短期热负荷预测方法研究

本文以集中供热系统为研究对象,利用遗传算法优化神经网络,对该系统的短期热负荷预测方法进行研究。首先采暖热负荷受气象因素、系统因素、建筑因素、随机因素等多种非线性因素的影响,针对以上问题,先确定输入、输出样本,建立BP神经网络模型;然后利用遗传算法对BP网络的不足进行优化,建立GA-BP预测模型;最后,以MATLAB软件为平台,用遗传算法优化BP神经网络结构的权值和阈值,实验结果表明,经过遗传算法优化的BP神经网络预测模型的平均相对误差减少5%,对短期热负荷的预测精度有一定的提高。     

基于BP神经网络城市燃气短期负荷预测

论述了BP神经网络的预测模型结构,提出了基于该模型的城市燃气短期负荷预测方法和程序流程,结合某城市燃气负荷数据进行了燃气负荷模拟预测,预测结果和实际情况有很好的一致性。     

BP神经网络在基坑工程变形预测中的应用

结合工程实例,针对基坑开挖过程的变形特点,应用BP神经网络和基于粒子群优化算法的BP神经网络对基坑支护结构的变形进行预测,并对两种方法预测结果进行比较分析。结果表明,基于粒子群优化算法的BP网络的泛化预测性能要优于BP网络,预测深基坑地下连续墙结构水平位移更有效。