进化神经网络在宁波地区桩基工程中的应用研究

单桩极限承载力是由桩-土性质决定的,它们之间是一种复杂的非线性关系,常规的数学表达式不能直接求得;由于人工神经网络特有的性质和遗传算法强大的搜索能力而得到广泛使用,人工神经网络与遗传算法相结合构成进化神经网络.文章通过分析宁波地区桩基工程的特点,提出了具有实用价值的预测单桩极限承载力的进化神经网络模型并详细论述了网络权值进化方法.     

用联系数的方法进行桩基极限承载力的预估

运用集对分析中的联系数的方法,对两种类似桩基的试桩资料进行对比分析．挖掘出这两种桩基的同一和差异的数据成分,可以对未达到极限承载力桩基进行预估,从而获得单桩极限承载力．同时用工程实例加以证实,为推断单桩极限承载力提供了一种新方法。     

用人工神经网络预测单桩竖向极限承载力

提出了单桩竖向极限承载力预测的人工神经网络法。针对不同类型的单桩，结合工程实例，详细介绍了方法的建模。预测结果与实测值较为吻合，表明在桩基工程中利用这一方法进行单桩竖向极限承载力预测是有效的。     

估算单桩承载力与静载试验成果的对比分析研究

单桩竖向极限承载力是工程设计的重要参数,它直接影响着工程的安全性和经济性,文章以某桩基工程为实例,通过对单桩极限承载力的估算值与静载试验成果对比,找出二者之间差异,分析其形成的原因,建议单桩极限承载力的确定应综合分析各种方法,以确定其最接近值,服务于工程建设。     

钻孔挤压分支桩的应用与试验研究

桩基工程设计，直接影响上部结构的安全及整个工程的造价。通过钻孔挤压分支桩在阜阳商厦三期工程中的应用及试验研究表明，在同一场地、单桩竖向极限承载力相同的条件下，用钻孔挤压分支桩代替钻孔灌注桩，单位体积混凝土的竖向极限承载力标准值可提高１．３１倍，桩基节约投资２７０万元。由此可见，在大柱网、大承载力柱桩基工程中，钻孔挤压分支桩更能充分发挥其优越性。     

静力触探法估算单桩竖向极限承载力在昆明某高层建筑中的应用

《建筑桩基技术规范》(JGJ 94—2008)中,给出了用静力触探资料估算混凝土预制桩单桩竖向极限承载力标准值的计算公式。该规范出台几年来,在昆明地区工程实践中却应用不多,大多工程实践对单桩竖向极限承载力的估算仍以经验参数算法为主。通过实例,用静力触探资料对昆明某高层建筑进行了单桩竖向极限承裁力标准值的估算,并把估算结果和传统的经验参数法估算结果进行了对比,得出结论,以供参考。     

基于尖点突变理论的单桩竖向承载力分析

在桩基工程中,单桩竖向承载力的确定和设计关系是否安全和经济的重要问题,国内外关于单桩竖向极限承载力的确定方法很多,但较为完善、科学和经济的方法较少.本文利用桩受竖向荷载时的荷载与位移的关系曲线,引入尖点突变理论,导出单桩竖向承载力的计算公式,并将导出的单桩竖向承载力的计算公式运用于实际工程中,与实测值相比较得到了较为满意的结论.     

沉桩方式及桩型对湛江组结构性黏土中单桩承载力时效性的影响

北部湾沿岸地区湛江组结构性黏土具有触变性,导致该土层中桩基时效性明显,不同沉桩方式及桩型的模型单桩对湛江组结构性黏土中桩基承载力时效性影响显著。以湛江组结构性黏土为地基,设计不同沉桩方式、桩型的模型单桩进行桩基静载实验,并对1倍桩径范围内桩周土的孔隙水压力进行监测。得到不同沉桩方式、不同桩型的模型单桩承载力及桩周土的孔隙水压力随休止时间的变化规律。结果显示：1)湛江组结构性黏土中单桩竖向极限承载力均随休止时间的增加而逐渐增大,且单桩竖向极限承载力增大的速率表现为前期增长快,后期增长慢;2)孔隙水压力消散规律与单桩竖向极限承载力增长规律基本吻合;3)湛江组结构性黏土中单桩承载力时效性可以用经验公式表述,在同一均质土层中不同沉桩方式、不同桩型的承载力时效性采用不同的时效性相关系数计算;4)不同沉桩方式对单桩承载力时效性影响差别较大,当桩型相同时,静压桩的竖向极限承载力增大的速率和幅度比振动桩大。5)单桩竖向极限承载力时效性与桩型有关,当沉入方式相同时,圆桩的竖向极限承载力增大的速率和幅度最大,管桩次之,方桩最小;     

自平衡试桩技术及其在某桥梁工程中的应用

结合工程实例,介绍了桩承载力自平衡试验的基本原理及试验方法,采集桩身应力、荷载箱位移等数据,并等效转换成传统静载下的桩顶荷载及相应沉降,确定试桩单桩极限承载力。其试验装置简单、试验方法简便,费用较省,特别适用于大吨位桩基承载力检测中。     

钻孔灌注桩后压浆处理工艺及单桩受荷性状

本文以太原安静花园1#楼单桩静载试验为依据，论述桩端侧后压浆工艺及单桩处理后受荷特性，说明本工程单桩极限承载力基本可以提高100%，并提出了这类桩基在太原应用的有关设计建议。     

BP神经网络预测水泥搅拌桩单桩承载力

利用某工程38根水泥搅拌桩的单桩静载试验资料,采用BP(Back Propagation)神经网络的方法对建立的神经网络进行训练,根据训练好的网络对两个工程的单桩竖向承载力特征值进行预测.结果表明,预测值与采用其他方法的拟合值及实测值相吻合.最后,通过工程实例进行验证.     

天气数据模糊化处理对神经网络短期负荷预测模型的影响研究

介绍了一种简洁实用的基于模糊集的神经网络电力系统短期负荷预报方法,计及了天气和日期特征量．应用模糊集理论将天气和日期特征量模糊化后作为BP神经网络的一部分输入进行训练,同时考虑实际历史负荷数据构造了短期负荷预测模型,预测未来24h负荷．通过典型算例与普通BP方法预测结果相比,表明该方法是有效的并具有较高的预测精度．     

人工神经网络在水泥喷粉桩承载力设计计算中的应用

对人工神经网络及BP（Back Propagation）网络模型作了简要介绍，并对水泥喷粉桩复合地基承载力及其影响因素的非线性关系进行了分析，提出利用地域已有水泥喷粉桩复合地基承载力及影响因素的资料建立代神经网络模型进行承载力的设计计算，通过实例验证，该模型可达到较理想的效果，可以实现水泥喷粉桩复合地基承载力的合理设计计算，为今后该类复合地基承载力的设计提供了可借鉴的方法。     

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

压弯钢筋混凝土柱正截面极限承载力的预测 --基于BP神经网络技术

提出双向压弯钢筋混凝土柱正截面极限承载力的预测模型．以影响钢筋混凝土柱正截面极限承载力的主要因素（如：截面尺寸、混凝土强度、加载角度及配筋率等）为参数。用数值模拟结果为训练样本,建立了柱正截面极限承载力的BP神经网络预测模型。经验证。该模型对双向压弯钢筋混凝土柱正截面极限承载力具有良好的预测效果。     

基于神经网络集成的经济预测模型

针对单个BP神经网络用于经济预测存在的不足,提出了一种新的更有效的经济预测模型--神经网络集成.神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,能够显著提高网络的泛化能力.以广东省江门市的经济数据为例,采用Bagging算法训练了五个BP神经网络,构建了一个神经网络集成的GDP预测模型,并运用MATLAB 7.0语言程序实现.预测结果令人满意,优于单个神经网络预测方法.实证表明,神经网络集成用于经济预测是有效可行的,同时在一定程度上克服了单个神经网络的缺陷.     

基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测的准确性对电力系统的实时运行调度至关重要.采用BP神经网络对电力系统负荷短期预测研究,根据影响电力系统的负荷因素如温度、天气等确定模型构成,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化.实例表明,利用遗传算法优化的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中是有效的.     

基于BP神经网络的工作面周期来压预测

针对现有工作面周期来压预测方法在算法结构复杂、计算量较大等问题,探索一种高效、准确、易于使用的工作面周期来压预测方法。以淮南潘集矿区20个已采工作面作为工程研究背景,采用BP神经网络预测原理,在分析工作面周期来压的影响因素基础之上,设计出一种基于BP神经网络的工作面周期来压预测方法,通过MATLAB编程实验表明BP神经网络在工作面周期来压的预测中具有较高的精度。     

一种智能型预测技术在电力系统中的应用

介绍一种基于BP神经网络的短期电力负荷预测技术,针对BP算法存在的缺陷进行优化,并将经过优化设计的遗传BP算法作为预测技术的核心算法,通过对几种BP网络预测网络的训练、测试验证结果分析比较,表明遗传BP算法的预测技术可以有效、准确的应用于短期电力负荷预测.