PHC管桩单桩承载力确定的应用研究

以PHC管桩处理某高层住宅地基基础为依托,对PHC管桩单桩承载力进行了计算。通过静载荷试验,对管桩的实测承载力与计算值之间的差异进行了对比分析。结果表明:调整后的计算结果更加接近实测值,验证了调整后计算公式的实际意义。     

基于灰色聚类的组合预测单项模型选择

建立组合预测模型关键是单项预测方法的筛选,本文将采用灰色聚类分析方法对单项预测模型组进行筛选.首先依据所研究的实际问题,建立多个单项预测模型,然后计算每一个单项预测方法的点拟合相对误差,最后再利用这些数据,借助灰色聚类方法实行对比评估,构建组合预测模型需求的各个单项模型,以增强该模型预测的准确性.应用实例的分析表明该方法是可行的和有效的.     

BP神经网络在极限承载力预测中的应用

<正>预应力高强混凝土简支T梁极限承载力的计算通常采用有限元的数值分析方法,考虑材料非线性影响,对T梁进行全过程分析,得出T梁的承载力。影响预应力高强混凝土简支T梁极限承载力的因素很多(如混凝土强度、钢筋强度、梁的跨径、截面尺寸等),且具有复杂的非线性特性。实际工程中,传统方法建模比较复杂,而且计算工作量大,花费大量的人力和     

基于Kohonen聚类小波包分解和ELM的短期电力负荷预测

提出基于Kohonen聚类、小波包分解和极限学习机的短期电力负荷组合预测方法.考虑到电力负荷具有一定周期相似性,经过Kohonen神经网络的聚类分析能确定与待预测日具有类似特性的负荷相似日;利用双正交小波对负荷数据进行分解,得到不同的频率分量分别送入ELM网络进行预测;最后将所得的不同频带中的待预测负荷分量组合,即为最终负荷预测值.经仿真实验表明,较传统单一的神经网络算法,该方法在预测精度和运算时间等方面均颇有提升,具有一定的实用性.