基于人工神经网络的岩土工程力学参数反分析

基于人工神经网络方法,建立了非线性力学反分析模型。用位移反求岩土工程计算中的邓肯参数,并以实例进行计算分析,结果表明此法适用于解决这类复杂非线性问题,稳定性好,有良好的适用性。     

基于人工神经网络的水质评价研究

应用神经网络方法，建立了水质评价模型，对湖泊富营养化程度进行评价，并与模糊评价方法的结果进行了比较.结果表明，神经网络模型具有较强的处理相互矛盾样本的能力，应用于环境质量分类是可行的.     

材料非线性结构的动态子结构法

将Ｂ－Ｈ模态综合法推广到材料非线性体系中,采用子结构凝聚求解非线性动力体系的振动响应,方法简捷,求解体积小,是分析非线性动力问题的一种有效方法,算例表明,该方法运行时间比常规有限元法短,结果可靠。     

基于人工神经网络的公路软基沉降预测模型

基于人工神经网络理论，提出了根据前期沉降观测资料进行沉降预测的人工神经网络模型，并用于汕汾高速公路预压荷载却荷时间预报、研究表明，所建议的模型较传统沉降预测模型具有显著的优越性，应用前景广阔。     

排污权交易条件下寡头垄断厂商污染治理R&D投资与产品策略

排污权交易制度将极大地调动厂商污染治理R&D投资的积极性,因为在排污权交易制度下,厂商可在购买排污权和进行污染治理R&D投资之间做出更有利的选择.讨论了排污权交易条件下,双寡头垄断厂商在不同污染治理R&D投资合作模式下所采取的污染治理R&D投资策略和产品策略,并从社会总剩余的角度,评价了厂商不同的污染治理R&D投资合作模式对社会福利的影响.