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在桥梁施工监控中,实测标高与理论预测标高存在差异的主要原因之一是理论计算参数存在偏差,因此对计算参数进行有效修正成为现代施工控制的一个关键问题。分析和确定了影响标高预测误差的主要参数,利用有限元分析建立了主要参数和标高之间的BP网络模型,该模型在一定参数取值范围内可以取代有限元模型预测标高,从而大大减少计算量。在建立的BP模型基础上,通过浮点编码的遗传算法对目标函数进行优化得到一组最优计算参数。对实际桥梁的计算分析表明,本文确定的分析参数物理意义明确,基于本文方法的修正能有效地提高标高预测精度,对类似桥梁的计算分析具有指导意义。 相似文献
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基于正交设计的BP神经网络在油页岩渣制砖配方研究中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
采用正交实验设计与BP神经网络相结合,建立了油页岩渣砖配比与抗压强度之间的非线性关系模型,以正交实验数据为基础进行神经网络训练,得到了油页岩渣砖的BP神经网络预测模型.并对模型进行验证,预测结果基本满意.同时用训练好的BP神经网络预测模型建立了配方中单因素分析,对寻找最优配方有一定的指导意义.最终达到缩短实验周期,节省人力、物力的目的. 相似文献
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