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1.
BP(back propagation)神经网络算法在变形预测方面存在收敛速度慢、学习效率低、容易陷入局部最小值等问题,直接影响预测结果的精准性,利用误差分级迭代法优化的神经网络能够更好地降低误差,提升预测性能.通过对比分析误差分级迭代法与BP神经网络的优势,建立误差分级迭代法模型并编制误差分级迭代法变形预测程序.采用基坑工程实测数据,经过误差分级迭代法优化后神经网络的最大误差为0.96%,与径向基神经网络预测精度相比提高3.5%,利用误差分级迭代法预测基坑变形结果其精准性较高,具有一定的实用价值.  相似文献   
2.
贵州省思南县境内崩塌地质灾害较为发育,通过对县域崩塌易发性进行预测,可准确获取崩塌地质灾害分布规律,为国土部门开展崩塌防治提供科学指导。因此,首先采用遥感和地理信息系统等技术,对思南县的自然地理和地质条件等因素进行分析;再采用频率比分析和相关系数分析法,建立崩塌地质灾害与基础影响因子之间的非线性响应关系;最后,首次提出一种典型的机器学习:径向基神经网络模型,对思南县崩塌易发性进行预测并绘图。结果表明:径向基神经网络预测思南县的崩塌易发性的准确率(AUC曲线)达到0.945,非常准确地预测出了思南县崩塌地灾的分布规律。且崩塌易发性分布图显示极高、高、中等、低和极低易发区面积占县域总面积的比值分别为13.06%、14.08%、25.41%、23.68%和23.77%。  相似文献   
3.
在未来的5G移动通信系统中,Femtocell等小功率基站将承担起海量的数据通信业务。通过对Femtocell做出负载预测,进而完成小基站的休眠策略和对流量的管控等,但现有的研究中未出现此类探索方向。为了进一步实现移动通信系统的绿色通信和预知其对未来负载的发展态势,在Femtocell下提出了一种基于混沌特性和改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测方案。采用了C-C(Catmall-Clark)算法和G-P(Grassberger-Procaccia)算法计算时间序列的延迟时间和维度,BF进行优化、学习和预测。通过对比仿真实验的结果表明,该方案预测效果较好,可以应用到实际的预测工作中。  相似文献   
4.
采用对数螺旋破坏面,对边坡滑动面及其上部土体进行分析。根据能量守恒原理,假设滑动面上部土体绕极点的虚拟转角位移为dθ,结合径向条分法,建立边坡的稳定性计算模型。基于虚设的转角位移dθ,计算土体重力做功、滑动面抗滑力做功以及条分后滑动块体内部各分界面上由于自适应变形而产生的内部能量耗散,使用强度折减法计算安全系数F_S。通过算例,并与极限分析法的计算结果进行比较,表明能量法与极限分析法的计算结果较为接近,且前者稳定系数更低。对模型中的主要参数进行稳定性计算,分析各参数对边坡稳定性的影响,对边坡的稳定性评估及设计施工有一定的参考价值。  相似文献   
5.
目前,国内很多企业已开始研发无箱摇臂式针刺机,无箱摇臂式针刺机可以达到更高的针刺频率,可靠性也有很大提高。本文介绍了无箱摇臂式针刺机主传动机构和双摇臂导向机构,并对设计中容易出现的平衡、振动、定量给油润滑等问题进行分析与解决。  相似文献   
6.
微波加热在工业领域中广泛应用,利用超声波测温对其温度场重建可以实时监控设备内部温度,重建算法是实现温度场重建的关键。经典的重建算法为最小二乘法,其在重建过程中为保证结果唯一性,要求有效声波路径数大于区域划分数,重建结果的边界处会出现温度信息缺失。优化声波换能器安装位置,减少待测区域边界位置信息损失,提出基于Reflected Sigmoid径向基函数重建温度场算法,结合病态矩阵广义逆矩阵求解,可有效避免子区域划分条件限制,弥补了经典算法的缺陷。通过仿真实验及对比,所提算法可降低5%的误差。  相似文献   
7.
为探究径向井排系统对裂缝的影响,明确水力裂缝的扩展规律,利用扩展有限元理论建立了流固耦合三维裂缝扩展模型,模拟了受径向井排引导的水力裂缝扩展过程。重点分析了3种影响因素(径向井排方位角、水平地应力差、径向井孔径)对水力裂缝的引导机理。首次提出了"引导因子"的概念,并将其作为有效评价径向井排引导效果的量化参数。研究发现,径向井方位角、水平地应力差、径向井井径会对水力裂缝的引导效果产生影响:较小的径向井方位角、水平地应力差以及较大的井径都使径向井排具有较强的引导能力和较好的引导效果,反之亦然。同时,较大井径对增加水力裂缝宽度有明显作用。最后,利用大尺寸真三轴水力压裂模拟试验证实了数值模拟结果具有一定的准确性。  相似文献   
8.
Software system can be classified into many function modules from the perspective of user. Unified modeling language( UML) class diagram of each function module was extracted,and design characteristic metrics which influenced software maintainability were selected based on UML class diagram.Choosing metrics of UML class diagram as predictors,and mean maintenance time of function module was regarded as software maintainability parameter. Software maintainability models were built by using back propagation( BP) neural network and radial basis function( RBF) neural network, respectively and were simulated by MATLAB. In order to evaluate the performance of models,the training results were analyzed and compared with leaveone-out cross-validation and model performance evaluation criterion. The result indicated that RBF arithmetic was superior to BP arithmetic in predicting software maintainability.  相似文献   
9.
针对径向基函数(RBF)神经网络的结构优化问题,提出了一种基于参数优化的RBF神经网络优化算法.首先,改进K-means++算法,使得聚类算法更精确,为RBF神经网络的隐含层节点找到一个合适的初始中心;然后,考虑数据分布和缩放因子选择的影响,采用方差度量法计算隐含层神经元基函数的宽度;最后,修正网络参数,提高网络的非线性逼近能力.实验结果表明,本文提出的基于参数优化的RBF神经网络具有良好的逼近效果和泛化能力.  相似文献   
10.
道砟颗粒几何形态特征对其力学特性影响显著。为了量化研究铁路道砟形态特征,以真实的铁路一级碎石道砟颗粒为例,采用3D激光扫描获取道砟颗粒点云数据,引入道砟整体形态特征指标(长轴、中轴、短轴、球度指数),提出道砟局部形态特征指标(曲率指数),统计并建立上述整体和局部形态特征指标的概率密度分布函数。在此基础上,基于本征正交分解(POD)及径向基(RBF)神经网络提出了基于颗粒形态指标概率密度分布的道砟样本的重生成算法,重构道砟颗粒样本库。采用上述重生成算法分别重构了600及4 000个颗粒道砟,结果表明:重构道砟样本形态特征指标的统计分布结果均与真实扫描试样结果接近,证明该方法能够快速实现基于颗粒形态指标概率密度分布的任意数量道砟样本的建立。  相似文献   
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