基于BP神经网络的工程估价模型及其应用

基于BP神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准确地估算出工程造价.本文根据BP神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样本,2组为检测样本,确定了13个主要造价影响因素作为网络的输入变量,工程造价作为网络的输出变量,经检验其精度符合工程投资估算和设计概算的要求.因此,用BP神经网络估算工程造价是行之有效的.     

由常规地面气象观测要素估算土壤湿度

尝试利用BP神经网络由常规地面气象观测要素估算土壤湿度.首先利用主成分分析确定少数与土壤湿度显著相关的特征气象要素,进而以这些特征气象要素为输入变量、以土壤湿度为输出变量建立BP神经网络.通过比较网络的性能选定了适用的训练方法及隐层神经元的个数,实现了对土壤湿度的估算.     

基于多策略改进神经网络的力学性能近似估算

介绍了应用于Q235焊接力学性能的神经网络近似分析方法,开展了焊接力学性能的样本数据对神经网络近似估算的实验研究,为提高估算的准确度,提出了一种新的基于融合多策略混合粒子群优化BP算法(MSBPA)应用于焊接性能数据的非线性映射处理,建立了估算模型。将估算模型应用于Q235焊接力学性能估算分析。为验证算法的有效性,分别运用了融合多策略混合粒子群优化BP算法、遗传算法优化BP算法和传统BP算法对焊接性能近似估算问题进行对比仿真分析。结果表明:基于融合多策略混合粒子群优化BP估算模型对Q235焊接力学性能有较好的非线性拟合能力,估算值与实验值间最大相对误差仅为3. 5%,具有较优的估算准确性。     

BP神经网络的地面雷达全寿命周期费用估算

为了对地面雷达装备全寿命周期费用做出合理,准确、有效的估算,必须选取合适的估算方法对其进行费用分析.针对一般常用的地面雷达装备全寿命费用估算方法存在费用估算工作量大、预测精度带有很强的主观性和随机不确定性、建模与仿真过程存在很大局限性等问题,从BP神经网络原理出发,提出一种基于BP神经网络的全寿命费用估算方法.该方法充分利用计算机软件资源,建立起地面雷达全寿命周期费用估算的神经网络模型,并结合实例估算.采用Matlab软件语言构造出典型网络的工具函数,根据类似地面雷达装备以往的费用数据作为样本,对费用数据进行训练,调整权值,最后根据估算好的相应数据估算实际费用.通过与传统全寿命周期费用估算方法相比较,证实该模型能够应用于新型地面雷达装备全寿命周期费用估算,减小运算工作量,提高估算精度.     

DM423摇瓶培养过程生物量的BP神经网络软测量

利用BP神经网络来描述腊样芽孢杆菌(Baeillus cereus DM423)(简称DM423)摇瓶培养过程中生物量与培养液初始葡萄糖含量和初始生物量之间的关系．建立了结构为2-6-3的BP神经网络．用所建立的神经网络对DM423摇瓶培养过程的生物量进行估算,发现估算值与实测值相当接近,表明网络有较好的泛化能力．此外,当初始葡萄糖含量超出测试样本范围时(分别为4．25和27．30g／L),网络对样本的预测结果也相当理想,预测的平均相对误差为1．95％．     

基于改进的BP网络数字字符识别

提出了一种基于改进的BP网络方法来实现数字字符识别.通过对BP网络的神经元的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络.试验测试结果表明,改进的BP网络方法对印刷体数字的识别率达到了100%,对手写数字的识别率达到了98%以上.     

基于BP神经网络的建筑工程造价快速估算方法

在对建筑工程造价影响因素分析的基础上给出了样本的定性定量描述方法,建立了建筑工程造价资料快速估算的BP神经网络模型,用已建典型工程资料对BP神经网络进行训练,实现了工程造价资料的快速估算,实例证明该方法是可行的,估算结果是可靠的。     

BP神经网络在建筑工程估算中的应用分析

利用BP(back propagation)神经网络的基本原理建立工程估算模型,依赖专家经验获取待确定造价的工程特征,在对15个典型实际工程样本分析的基础上,利用EXCEL软件的宏命令编制BP神经网络模块,模拟从工程特征到工程造价的非线性映射关系,并将其运用于实际工程估算,精度达到建筑工程估算要求,为实际工程中对估算快速、准确的要求提供一种新方法.     

BP网络模型中激励函数的研究

人工神经网络中的BP网络模型在模式识别领域得到了广泛的应用,而激励函数的选取是影响BP网络性能的重要因素之一。本提出了一种新的BP网络激励函数,导出了该激励函数下BP网络权值和阈值的调整公式,对相似汉字识别的计算机仿真结果证实了网络良好的泛化性能。     

量子进化算法在BP网络模型优化中的应用

BP网络的研究多年来主要集中于网络的结构与参数优化上,却忽略了对训练过的BP网络模型本身的优化.针对上述问题,提出了一种解决BP网络模型优化的量子进化算法.通过裙座锻造结构参数优化设计实例,表明量子进化算法较好地实现了BP网络模型的优化设计,可有效解决实际工程的优化问题.     

基于小波神经网络矿山安全的评价模型

煤矿是一个多工序、多环节、生产过程复杂、时空变化大、环境恶劣的生产企业,其安全系统是一典型的非线性系统,对矿山进行安全评价是当前安全管理中的一个重要环节.采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替Sigmoid等传递函数,选用23项指标作为输入节点,建立矿山安全的小波神经网评价模型,该模型可自动确定网络参数,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足.实例分析表明,提出的WNN网络的评价绝对误差平均为0.425%,而BP网络评价绝对误差平均为3.1%.这说明,WNN网络泛化能力远好于BP网络,该模型具有重要的应用价值.     

人工神经网络在软件预估分析中的应用

将人工神经网络理论应用于软件预估分析领域，通过BP神经网络和功能点估算模型的介绍与结合，提供了一种估算软件工作量的方法．使用智能神经网络可分析软件开发这一十分复杂的过程。     

基于组合神经网络的教师评价模型研究

本文提出的基于组合神经网络的教师评价模型,可以弥补以往基于神经网络的教师评价模型的不足,不但可以给出教师的综合得分或所属类别,还可以给出教师在每个方面的得分.所使用的组合神经网络,由多个结构相同的BP神经网络组成;用构建的组合神经网络和传统BP神经网络分别进行实验.仿真实验表明,该模型相对误差较小,可以满足评价需求.     

基于BP神经网络模型的ADCP倾斜条件下的修正算法研究

针对现有ADCP倾斜条件下修正算法不准确的问题,将BP神经网络模型应用于分析倾斜条件下波浪估计误差与影响因素ADCP俯仰角、横滚角以及安放深度之间的非线性关系。结果表明,BP神经网络模型的预测值和实测值吻合较好,能够提升波浪估计的准确性。     

一种改进的递归神经网络及其仿真研究

针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出了一种带偏差单元的IRN(internally recurrent network)网络模型,根据BP算法推导出了该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了故障诊断方面的仿真分析.试验结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有了很大提高,具有很好的实用性.     

神经网络在黄土边坡稳定性分析中的应用

应用神经网络理论估算黄土边坡稳定性的安全系数,用黄土边坡实例作为输入样本,建立神经网络BP模型,以安全系数作为输出值,进行实验。试验结果表明,该方法计算所得安全系数较为可靠,可用于边坡稳定性分析。     

运用神经网络估算黄土边坡的安全系数

应用人工神经网络BP模型的非线性动力学、自学习和实时处理等特性,以黄土边坡实例作为输入样本,建立神经网络BP模型,并以安全系数作为输出值,估算黄土边坡稳定性的安全系数.通过试验数据对比,所得安全系数误差在6%以内,表明该计算方法可用于边坡稳定性分析.     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

基于BP神经网络的工程造价估算模型研究

根据神经网络原理和工程造价估算的特点,通过研究工程造价的构成,建立了工程造价估算模型.从模型调试和测试结果来看,经测算其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要,模型具有较好的应用价值.