基于BP神经网络的工程估价模型及其应用

基于BP神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准确地估算出工程造价.本文根据BP神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样本,2组为检测样本,确定了13个主要造价影响因素作为网络的输入变量,工程造价作为网络的输出变量,经检验其精度符合工程投资估算和设计概算的要求.因此,用BP神经网络估算工程造价是行之有效的.     

基于自助法BP神经网络模型的工程估价预测的研究

针对工程估价预测的问题,本文将BP神经网络模型与统计学中的自助法结合起来,建立了一个新的预测模型——基于自助法BP神经网络预测模型,该模型能够提高工程估价的准确性。     

采用BP和RBF神经网络的厦门市工程造价预测模型

收集55个厦门市典型工程造价指标,利用SPSS软件对数据进行预处理,选取11个工程特征作为造价的主要影响因素,分别建立基于多层前馈(BP)和径向基函数(RBF)神经网络的工程估价模型.从55个案例中随机抽取10个作为预测样本,剩下的45个作为训练样本,进行BP,RBF神经网络预测模型的训练和测试.结果表明:通过参数优选的RBF神经网络工程造价预测模型,预测误差在5%以内,网络泛化能力更优越,可用于实际工程造价的辅助估算.     

基于BP神经网络的电网线损率预测模型分析

为了提高电网线损的预测精度，提出一种基于误差逆传播算法训练的多层前馈（back propagation,BP）神经网络的电网线损率预测模型。通过对BP神经网络模型的结构和学习算法进行分析，提出了线损数据质量校核方法。试验结果表明：此模型可提高预测效果，对于线损异常诊断具有较好的诊断效果。     

基于模糊神经网络的工程快速估价的方法

神经网络和模糊数学的快速发展应用为工程快速快速估价提供了很好的思路。本文阐述了模糊数学和神经网络的结合原理．建立了基于模糊神经网络和工程预算原理的工程快速估价的模型算法，用以解决在不确定信息下的快速估价问题。     

基于BP神经网络的工程造价估算模型研究

根据神经网络原理和工程造价估算的特点,通过研究工程造价的构成,建立了工程造价估算模型.从模型调试和测试结果来看,经测算其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要,模型具有较好的应用价值.     

神经网络在政府投资评审中的应用

政府投资评审在当今政府投资项目中的作用越来越重要。根据神经网络的特点,尝试把神经网络应用到政府投资评审中,并建立神经网络估价模型。通过实例,神经网络估价模型可以很好的进行工程投资估算,因此神经网络在政府投资评审中有很好的应用前景。     

基于过程神经网络的短期负荷预测

针对目前常用方法在解决负荷预测问题时,结果往往难以达到工程要求精度的现状,利用过程神经网络输入为时间函数以及预测精度高的特点,建立了基于过程神经网络的电力系统短期负荷预测模型;给出了模型的结构,基于函数正交基展开的离散数据拟合方法以及模型的学习算法.针对东北某地区电网的日负荷数据,进行了模型训练和负荷预测正确性的研究.结果表明,所建立的预测模型对负荷的预测准确率高,优于BP神经网络负荷预测模型的预测结果.     

基于有限元-BP神经网络的地下连续墙变形预测

基于目前在基坑支护结构中应用广泛的变形预测方法,有限元法和BP神经网络,结合基坑工程特点,提出将有限元模型与BP神经网络相结合的基坑变形预测方法.以某实际建筑基坑为研究对象,利用有限元软件进行近似建模,使用MATLAB软件实现有限元模型与BP神经网络模型相结合的预测模型,对基坑地下连续墙水平位移值进行预测对比.结果表明,有限元-BP神经网络预测模型预测值与实测值最为吻合,预测精度优于单一的有限元或BP神经网络预测模型.     

遗传算法BP神经网络在变形监测中的研究

介绍了BP神经网络和遗传算法的概念和基本理论,详细阐述了遗传算法优化的BP神经网络和BP神经网络这两种神经网络模型,深入分析了两种模型在基坑水平位移监测的数据预报,指出了遗传算法优化的BP神经网络模型具有更好的预测效果.     

基于小波神经网络的建筑工程沉降变形预测

变形监测是安全化、信息化工程建设和管理的重要内容,贯穿于建筑物设计、施工和运营整个过程.本文基于小波分析、BP神经网络、小波分析与神经网络结合的相关理论,借助MATLAB编程,建立了改进的BP神经网络、辅助式小波神经网络、嵌入式小波神经网络3种变形预测网络模型.结合工程实测数据,利用建立的3种模型,分别应用累积沉降和期间沉降不同模式数据进行预测.结果表明,两种小波神经网络组合模型的预测效果明显优于单一的BP神经网络模型,具有更高预测精度和更快的收敛速度,且训练样本数目越多,模型精度越高,预测效果越好.     

小净距2扩4隧道变形规律的BP小波神经预测

以泉厦高速扩建工程大帽山隧道为例,通过周边位移和拱顶沉降的监测数据对小净距扩挖隧道的围岩变形规律进行分析.研究表明:小净距2扩4隧道具有和其他隧道不同的变形规律.在此基础上将小波函数引入BP神经网络建立BP小波神经网络模型,对特大断面超小净距隧道2扩4时围岩变形进行预测,并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比.结果表明:BP小波神经网络模型收敛快、精度高,优于BP神经网络模型,预测的精度达10%以内,满足工程精度要求.     

改进BP神经网络的并网逆变器分数阶比例-积分-微分控制策略

传统PID控制技术在电网产生扰动时无法兼顾快速性和鲁棒性,易造成系统不稳定失衡,向电网注入大量的谐波。对此现象,提出了一种改进BP神经网络的分数阶PID控制器来提高电网的鲁棒性和对响应的快速性。该算法采用分数阶PID控制器跟踪电流外环的参考电流,并针对分数阶PID控制器的五个参数采用BP神经网络实时在线整定。消除了人为调参所带来的不确定性。对于BP神经网络在整定参数过程中无法整定得到最优解,引入变化的惯性因子和学习率,提高了BP神经网络的求解效率。仿真结果验证,所提控制算法对并网电流能够实现快速跟踪,鲁棒性好。     

基于BP神经网络的教学评价模型构建

通过对BP神经网络模型的构建和算法进行详细阐述,系统地介绍了BP神经网络理论在教学评价中的应用现状,并给出基于BP神经网络的教学评价模型的构建方法。     

嵌套BP神经网络及其在油气产能预测中的应用

提出并研究一种新的神经网络模型——嵌套神经网络模型.将嵌套神经网络模型与BP神经网络相结合,实现模武识别与函数拟合一体化,具体化为嵌套BP神经网络,并用于油气产能预测.实例验证结果表明,嵌套BP神经网络与BP神经网络相比较具有收敛速度快、预测精度高、结果有效性高并具有并行运算的特点,为处理现代化的海量数据提供了构架体系...     

进化BP神经网络的围岩位移预测

利用遗传算法,在BP神经网络模型的基础上, 从连接权、网络结构和学习参数等三方面进行了进化,得到了进化BP神经网络模型,并在VC 6.0平台的基础上自主开发了遗传算法进化BP神经网络预测系统,且采用十进制编码.将该系统运用于通渝隧道围岩预测中,其预测结果表明,进化的BP神经网络模型在训练时的迭代次数比未进化的BP神经网络模型下降了约9倍,提高了运算的效率,其预测结果也较准确.     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题。通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究。并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度。     

BP神经网络在桩基工程中的应用

概述了 BP神经网络的基本原理。通过对影响桩基承载力因素的分析并结合 BP神经网络特点 ,提出位置系数新概念 ,并建立了桩基工程中几种常用桩的单桩极限承载力预测模型。在工程实例的基础上 ,用 MATL AB的神经网络工具箱说明 BP神经网络预测单桩极限承载力可行性。     

基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型

在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.     

基于BP神经网络的建筑工程造价快速估算方法

在对建筑工程造价影响因素分析的基础上给出了样本的定性定量描述方法,建立了建筑工程造价资料快速估算的BP神经网络模型,用已建典型工程资料对BP神经网络进行训练,实现了工程造价资料的快速估算,实例证明该方法是可行的,估算结果是可靠的。