多层砖房震害预测的人工神经网络方法

在分析人工神经网络理论方面的基础上,利用这一方法对多层砖房进行震害预测,并对唐山大地震实际震例检验,表明该方法是可行和有效的,具有广阔的应用前景。     

用于多层砖房质量检测的动态方法

在对文献广泛的分析的基础上,应用脉动测试的方法,利用振动反演理论,科学地对现有多层砖房的整体承载能力进行评价,并验证了用反演理论建立的动态参数和砌体平均抗压强度的关系,同时针对完整模态和非完整模态的2种参数识别结果,给出了剩余刚度的计算方法,通过对一个1／2缩尺3层砖混房屋模型的动态、静态试的比较和此方法在工程实例中的运用,成功地验证了采用动态测试方法进行现有多层砖房质量检测,评估的简便性、可行性。     

用粗糙集构造基于知识的模糊多层感知器

提出了用粗糙集理论构造模糊多层感知器的方法。使用粗糙集从样本信息表中抽出关于领域的规则以及规则的精确度和覆盖度。网络的结构由已经抽取的规则映射而成,初始连接权由规则的精确度和覆盖度确定。论文给出了基于信息熵的知识的简算法。运用于水稻虫害分类的试验结果表明：这种基于知识的模糊多层感知器与传统感知器相比,具有较少的隐层节点,并能做出正确的特征分类。     

多层砖房裂缝的根源

多层砖房通常会发生开裂现象，特别是北方地区，气候干燥，年温差大，夏季日温差也较大，房屋建成后一年，有的2-3年．甚至更长一段时间后，墙体产生裂缝，裂缝的形态有斜缝，垂直裂缝，水平裂缝，八字缝等。它影响了建筑的功能和美观，严重的导致结构安全度降低，抗震性能差。因此防止砖墙开裂十分重要，但裂缝的原因较复杂，下面就各种裂缝产生的根源作一概述。     

多层内框架砖房中的等代框架设计

多层内框架砖房指外围砖墙承重,内部钢筋混凝土框架承重的多层混合结构房屋。与多层砖房比较,能提供较大的使用空间;与钢筋混土框架结构比较,充分利用外围砖墙的竖向承载力,降低工程造价;所以多层内框架砖房结构应用较多。本文提出当横墙间距超限时,通过设置钢筋混凝土框架代替砖横墙,即“等代框架”,使之满足抗震规范要求。 1 “等代框架”的设计原则 “等代框架”能否代替横墙,关键在于能否具有足够的侧移刚度。因此,通过对框架结构的合理设计,以获得尽可能大的侧移刚度是“等代框架”的设计原则。 一是采用现浇钢筋混凝土框…     

从汶川大地震看多层砖房的抗震能力与施工质量

2008年5月12日14时28分,四川汶川发生里氏8.0级大地震,大半个中国都有震感,原是庇难所的家园顷刻间沦为废墟,甚至还成为上万同胞的遇难所。不禁让人臆想如果砖房的抗震指数再高一点,如果我们的建筑设计技术规范能在每一栋房子建造时都严格执行。会不会在地震这种天灾面前的损失就会小一些呢？多层砖房是这次重灾区主要的建筑类型之一,结果表明,没有按国家标准及规范采取抗震设防及抗震措施,没有好的施工质量是建筑物破坏的主要因素。     

模糊逼近算法与人工神经网络预测功能

有些实际问题是无法用已知的很多定量预测方法预测的,这更是在预测中有极大局限性的人工神经网络难以解决的问题．本文通过对预测问题模糊逼近算法的研究,提出新的模糊逼近泛函微分方程定量预测方法,并从而化为能用人工神经网络预测的方法,扩充人工神经网络解决实际问题的功能．     

多层加权模糊预算方法及其在教育资金分配中的应用

用模糊Delphi方法做出一种三角模糊数,并用这种三角模糊数进行多层次加权模糊预算的方法,可以给出一套在一定条件下可行的预算方法、资金分配 用该方法可以优化教育资金分配     

连接形式对扩建多层砖房抗震性能的影响

结合某扩建工程实例分析了连接形式对扩建多层砖房抗震性能的影响 ,结果表明 :当扩建部分的高宽比过大时 ,连接形式是影响结构抗震承载能力的关键因素。根据研究结论和工程实践 ,对扩建多层砖房的抗震设计及施工提出了建议。     

底层框架——剪力墙结构多层砖房新结构方案的抗震性能研究

为了提高底层框架——剪力墙结构多层砖房的抗震性能,本项目提出了一种新的结构方案：在底层框架——剪力墙结构中,用劲性钢筋混凝土低剪力墙取代普通钢筋混凝土低剪力墙。研究结果表明,劲性钢筋混凝土低剪力墙的抗震性能显著优于钢筋混凝土低剪力墙,在底层采用劲性钢筋混凝土低剪力墙的底层框架——剪力墙结构多层砖房的抗震性能也显著优于底层采用钢筋混凝土低剪力墙的底层框架——剪力墙结构多层砖房。     

一种综合智能故障诊断方法的研究

文章介绍了当前一些常用的智能故障诊断技术及其相应的局限性;提出了一种综合运用模糊系统、神经网络及专家系统知识的综合型智能故障诊断方法———基于神经模糊网络和专家系统技术的故障诊断系统,并对该系统的结构、函数及迭代算法等进行了详细的讨论和研究。     

一种基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测方法

应用模糊理论、人工神经网络等智能技术,确定了有效的电力系统短期负荷预测方法,其中着重考虑了天气因素对电网负荷的影响,并开发了实用化的负荷在线预测软件,该软件是基于Windows的应用程序,具有开放式的结构和友好的人机接口,可用于每小时或每15min的负荷预测,测试结果表明,该方法具有良好的预测精度。     

城市污水量预测模型及方法综述

预测污水量是城市排水系统的规划、设计、运行和管理所需要的基本数据.为了获得合理的污水量预测值,目前常用的污水量预测模型和方法,包括回归分析法、系统动力学法、ARMA模型、灰色模型、BP人工神经网络法和指标分析法等,同时讨论了这些模型和方法的原理及其应用,并论述了各类模型和方法的“优缺点”.     

灰色神经网络组合模型在区域水质预测中的应用

针对神经网络用于水质预测时需要大量数据才能获得较为准确的预测结果的局限性,为降低预测时对数据的依赖引入灰色模型,从而建立两者最优组合模型,以用于数据贫瘠时的情况.将该模型用于珠江支流的水质预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.     

基于人工免疫算法的神经网络电力系统短期负荷预测

在BP神经网络（Baek-propagatlon neural network, BPNN）模型中引入人工免疫算法（Artificial Immune Algo-rithm,AIA）,给出了AIA-BPNN模型,基本思想是结合AIA算法的搜索特性和BPNN 模型的优良性能,可以进一步提高学习能力．与实际电力系统结合构造了AJA-BPNN电力系统短期负荷预测模型,通过使用AIA算法,优化BPNN的权值和阈值。使BPNN权值和阈值选择的盲目性得以克服．     

一种在线检测与预测传感器故障的方法研究

分析了人工神经网络和模糊逻辑，并结合二者各自的优势，针对传感器故障检测的特点，提出一种对传感器故障在线检测与预测的方法。该方法采用在线学习训练网络，并给出传感器的预测信号，对传感器是否发生故障做出检测，仿真实验证明，该方法对传感器的故障能在线做出准确的检测，同时隔离故障传感器并为系统和设备提供临时的预测信号。     

公路软土路基沉降预测方法综述

传统路基沉降预测有指数曲线法、双曲线法、泊松曲线法等。近年来,由于灰色预测法、人工神经网络法等能反映全过程的沉降量与时间的关系,得到越来越多的应用。讨论了上述常用预测法的基本原理及优缺点,阐述了对某些方法的改进,介绍了某些有待推广的预测方法,具有一定的参考价值。     

模糊权的神经网在沙尘暴预报中的应用

针对沙尘暴样本高维的特点，在神经网络中引入模糊权，并采用模糊权的反向传播算法训练权值，成功地建立了沙尘暴的预报模型。结果表明，此种模型具有计算量小、收敛状态好的特点。对沙尘暴样本和类似的高维数据具有较好的应用价值，     

基于解释的人工神经网络集成学习方法

基于知识的人工神经网络是集成学习方法领域中最主要的研究方向，它利用领域知识决定神经网络的初始拓扑结构和联接权值的设置。一方面利用领域知识加速了网络的学习，另一方面利用神经网络的鲁棒性减少了领域理论不完善和数据噪声的影响，从而较好的解决了不完善领域理论的学习问题。本文对这方面的几个主要系统ＫＢＡＮＮ、ＲＡＰＴＵＲＥ进行了分析和评价，指出了它们在网络拓扑结构的动态改变、深层网络的加速学习和结果网络到规则的转译等方面的弱点，并因此提出了一种有效的集成学习方法——基于解释的人工神经网络。