RBF神经网络在商品住宅投资估算中的应用

投资估算是建筑工程项目可行性研究中关键性的工作,其结果直接影响投资决策的判断。针对现行人工神经网络估算方法,输入向量的选择依据科学性不足的缺陷,笔者拟应用解释结构模型(Interpretatiue Sructral Modelling,ISM),分析影响商品住宅造价的因素,对造价影响程度不同的影响因素划分层级,以选出对造价影响较大的因素作为输入向量,使人工神经网络在投资估算中的应用更有可靠性。     

住宅建筑主要工料消耗的神经网络估算

建立了应用反向传播学习算法的多层前馈神经网络模型，对混合结构住宅建筑的主要工料消耗进行神经网络计算。以木门木窗和木门钢窗的砖墙住宅建筑为实例的计算结果表明，用神经网络估算住宅建筑工料消耗是非常有效的，借助该模型可实现主要工料消耗的快速估算。     

公路工程造价估算中模糊神经网络的应用

近些年来,伴随着我国公路事业的蓬勃发展,公路工程建设的数量和规模日益增加。而公路工程造价估算作为公路工程建设的重要前提以及公路工程管理的重要组成部分,其在公路建设中的地位也日益突显,合理的工程造价估算可以有效提高工程施工单位投资决策的科学性。而基于模糊神经网络的工程造价估算方法可以有效的克服传统工程造价估算方法的一系列弊端,有效提高公路工程造价估算的合理性和科学性。本文从公路工程造价的相关概念谈起,然后对模糊神经网络的相关概念给予了深入浅出的说明,最后就公路工程造价估算中模糊神经网络的应用进行了全面的说明。     

浅议投资估算在控制工程造价中的作用

就工程造价控制而言，笔者认为投资估算的控制更为重要，投资估算的准确与否不仅影响到建设前期的投资决策，而且也直接关系到设计概算、施工图预算的编制及项目建设期的造价管理和控制，本文在投资估算在控制工程造价中的作用谈几点看法。     

神经网络在高技术项目投资风险评价中的应用

在对高技术项目投资风险因素分析的基础上，建立了能够预测项目投资风险的三层Levenberg-Marquardt Backpropagation Neural Network(LM-BP)人工神经网络模型。采用此人工神经网络模型，隐含层和输出层传输函数皆为purelin,各层内的所有权重相等，偏置也相等，模型避免了“过拟合”现象的发生。预测结果表明，该神经网络模型稳定可靠，所获得的结果是令人满意的。     

公路工程造价快速估算的模糊神经网络方法应用

近些年来,伴随着我国公路事业的蓬勃发展,公路工程建设的数量和规模日益增加。而公路工程造价估算作为公路工程建设的重要前提以及公路工程管理的重要组成部分,其在公路建设中的地位也日益突显,合理的工程造价估算可以有效提高工程施工单位投资决策的科学性。而基于模糊神经网络的工程造价估算方法可以有效的克服传统工程造价估算方法的一系列弊端,有效提高公路工程造价估算的合理性和科学性。本文从公路工程造价的相关概念谈起,然后对模糊神经网络的相关概念给予详细的说明,最后就公路工程造价估算中模糊神经网络方法的应用进行了说明。     

模糊优选神经网络在水利投资项目评价中的应用

建立了一个三层前向式神经网络结构,将模糊优选理论与神经网络理论相结合,通过改进的BP算法对网络进行训练,并把该网络用于水利投资项目的评价,应用成果表明模糊优选神经网络用于水利投资项目评价结果更加合理,并且具有简单实用、客观准确的优点,有着广泛的应用前景。     

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。     

浅议建筑结构设计中的概念设计

针对目前建筑结构设计当中墨守成规的现象,提倡采用概念设计思想来促进结构工程师的创造性,推动结构设计的发展。所谓的概念设计一般指不经数值计算,尤其在一些难以作出精确力学分析或在规范中难以规定的问题中,从整体的角度来确定建筑结构的总体布置和抗震细部措施的宏观控制。     

建筑结构设计中的概念设计初探

针对目前建筑结构设计当中墨守成规的现象,提倡采用概念设计思想来促进结构工程师的创造性,推动结构设计的发展。所谓的概念设计一般指不经数值计算,尤其在一些难以作出精确力学分析或在规范中难以规定的问题中,本文从整体的角度来确定建筑结构的总体布置和抗震细部措施的宏观控制。     

基于人工神经网络送电线路工程造价的快速估算

根据送电线路工程造价结构的影响因素,结合人工神经网络的特点,提出了运用人工神经网络进行工程造价快速估算和审查的方法.分析送电线路工程造价结构和影响因素,构建关于送电线路工程造价的神经元输入输出向量,建立了相应的人工神经网络模型,导出了算法的实施步骤,通过历史工程样本训练和实例样本计算分析,得到了比较好的快速计算结果,满足了工程项目概算方案审查的要求,为电力工程概算提供了一种客观、快速的审查方法.     

Samples Selection for Artificial Neural Network Training in Preliminary Structural Design

An artificial neural network (ANN) is applied in the preliminary structural design of reticulated shells. Major efforts are made to enhance the generalization ability of networks through well-selected training samples. Number-theoretic methods (NTMs) are adopted to generate samples with low discrepancy, i.e.uniformly scattered in the domain, where discrepancy is a quantitative measurement of the uniformity. The discrepancy of the NTM-based sample set is 1/6-1/7 that of samples with equal spacing. In a case study,networks trained by NTM-based samples are compared with those trained by equal-spaced samples in generalizing performance. The results show that both the computational precision and stability of the former ANNs are more satisfactory than those of the latter. It is concluded that the flexibility of ANNs in generalizing can be effectively increased by use of uniformly distributed training samples rather than simply piling data.More reliable uniformity should be obtained, however, through NTMs instead of equal-spaced samples.     

基于建筑设计参数分析模型的工程造价估算

应用解释结构模型,对建筑设计参数影响工程造价这一系统进行半定量分析并使其结构化.据此,对建筑设计参数划分层级,找出如建筑规模、层高、层数、平面形状、建筑总高度等对工程造价影响程度较大的设计参数,并深入分析参数变化对造价的影响.以小高层住宅建筑为例,结合多元回归分析法与实际工程造价资料,建立工程造价的快速估算模型.针对设计参数与造价关系,提出了应用"解释结构模型+多元回归分析模型"的系统研究方法.     

网络设计中集中器定位问题的神经网络解决方法

给出了用于解决网络设计中集中器定位问题的神经网络方法，这类容量受限的集中器定位问题是求最小总花费的NP完全问题，利用拉格朗日乘数法和惩罚函数构造神经网络动态系统的微分方程，采用专门的神经网络可以有效解决，模拟结果表明，这种神经网络方法有效可行，并能求出最优解或近似最优解。     

启发式神经网络在异步电机矢量控制速度估计中的应用

研究了三相感应电机矢量控制系统中的速度估计部分,引入了BP神经网络进行预测控制.在分析其数学模型之后,针对神经网络输入与输出频率存在的不匹配情况,通过改进BP神经网络解决黑箱问题时的输入参数,使用启发式算法对网络的输入参数进行预处理,取代了以电机定子电压电流参数作为训练输入的方法.仿真研究表明,该改进方法具有良好的跟踪性能与静动态性能,且具有更小的超调量.     

神经网络在产品感性设计中的应用

通过对消费者的感性意象提取,运用BP(back propagation)神经网络建立感性意象与产品设计元素一一对应的关系模型,并通过实例论证了关系模型的有效性和快捷性,同时寻求能够指导设计师创造出符合消费者内心期望产品的有效途径,辅助产品设计以消费者感性需求为导向的方式来进行.     

神经网络解逆运算问题

反馈式神经网络在计算方面的独特优点之一即利用简单的正运算完成复杂的逆运算。讨论了用于运算的三个实际网络：ａ．用乘法运算完成除法的网络；ｂ．不需逆矩阵参数而解线性方程组的网络；ｃ．用余数约化运算求解中国余数定理（孙子定理）的网络。     

人工神经网络在SMA配合比设计中的应用

利用BP神经网络建立了沥青和矿料的某些性质与基于马歇尔试验的稳定度、流值及一些体积参数之间的BP网络模型,为SMA的配合比设计提供了一条新的途径.实例分析表明,该法适用性强,所得结果满足工程要求.