BP神经网络模型的村镇砖砌体结构震害预测

通过分析砖砌体结构的裂缝的原因,提出相应加因措施。

文章论述了基于主成分分析法的bp模型结构,用新的方法来改进科研绩效评价系统统计的合理性和正确性。

研究了轴压比对混凝土多孔砖砌体结构恢复力特性的影响,建立了以恢复力模型的弹塑性阶段和破坏阶段刚度比系数α1和α2考虑轴压比影响的三线型恢复力模型.采用恢复力模型对模型房屋进行了弹塑性地震反应分析,其结果与拟动力试验结果吻合.本研究提出的三线型恢复力模型可以为砌体结构弹塑性分析提供一定的依据和研究思路.

bp神经网络具有自适应机制,通过训练和学习,达到对知识进行分类、模式判别、联想记忆等能力,岩土工程的灾害预测问题可以看作是一个模式识别问题,而岩土工程中变形情况的监测和预测模型的研究是矿山、建筑、水利等工程的一项重要课题,近年来安全监测技术发展有了巨大的飞跃,呈现出"实时"、"远程"、"非接触"的特点。针对bp神经网络预测模型监测在岩土工程方面的应用,应用bp人工神经网络实现了对岩土工程安全监测数据的预测预报,并对预测结果进行了分析,说明了隐含层数对预测结果误差的影响。通过比对,选择了误差最小的较优组合对岩土工程进行预测。

在分析普通混凝土强度影响因素基础上,选取混凝土配料中7个因素作为输入值,混凝土28d强度作为输出值建立了混凝土强度预测的bp网络模型。讨论了模型的学习样本、网络参数对预测精度的影响,选出最佳网络参数配置。实例证明模型预测精度高。

基于bp神经网络的岩土工程预测模型研究——bp神经网络具有自适应机制，通过训练和学习，达到对知识进行分类、模式判别、联想记忆等能力，岩土工程的灾害预测问题可以看作是一个模式识别问题，而岩土工程中变形情况的监测和预测模型的研究是矿山、建筑、水利等工...

基于灰色bp神经网络组合模型的基坑变形预测研究——为了使得基坑变形预测在“少样本”、“贫信息”的情况下依然能够得出精度较高的结果，在传统的灰色gm(1，1)模型和bp神经网络模型的基础上，进行了灰色bp神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算...

根据bp神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。

讨论如何利用人工神经网络进行电力系统短期负荷预测。研究结果表明:基于bp神经网络的短期电力负荷预测具有精度高的特点,符合预测结果的相对误差小于3.06%。

为提高坡耕地产量,保护水土流失,分析不同下垫面土壤侵蚀量的预测方法,以2000~2001辽宁北部典型坡耕地数据为样本,建立bp神经网络土壤侵蚀量预测模型,应用2002年土壤侵蚀量数据对模型进行检验。结果表明:采用三层bp网络结构,输入层为4个神经元,分别为径流量、降雨量、有机质、覆盖度,输出层为土壤侵蚀量。预测值的合格率为80%,精度较高,具有很好的预测性能。

第47卷第6期厦门大学学报(自然科学版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神经网络的工程估价模型及其应用 叶青,王全凤 (华侨大学土木工程学院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金项目:福建省自然科学基金(2008j0196)资助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要: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

分析了传统的工程伪装评价方法的不足，较全面地考虑了影响工程伪装效能的因素，建立了客观的评价模型，设计了两级神经网络，初步提出了评价模型中各因素的指标级，构建了基于bp神经网络的工程伪装效能评估系统，该系统可以实现对工程伪装效能的客观评估。

建筑砖砌体裂缝不仅种类繁多,形态各异,而且较普遍,轻微者影响建筑物美观,造成渗漏水,严重者降低建筑结构的承载力、刚度、稳定和整体性、耐久性,甚至还会导致整体倒塌的重大质量事故。因此,正确分析原因、切实加以防治十分必要,十分迫切。

本文结合笔者多年以来工作实践及相关调查研究,阐述砖砌体结构工程中存在的较为普遍质量通病,并提出了相应的防治措施。

本文作者根据砖砌体和砼的应力应变关系及极限应变值，从理论上推导了后加砼与原砌体之间的应力应变关系，提出了新旧材料界限破坏的概念，并按此概念给出了轴心受压砖砌体加固中砼利用系数的确定方法。

砖砌体结构住宅温度裂缝的控制——介绍了砖砌体蛄构住宅温度裂缝的成固，结合河南油田某通用住宅，指出了可能产生裂缝的部位，通过计算对几个重要影响因素进行了分折，提出了控制温度裂缝的改进措施。　　

bp神经网络-灰色系统联合模型预测软基沉降量——目前软基沉降预测多采用指数曲线和双曲线延伸法，其结果不够理想，神经网络在此方面的运用也存在一定的局限，虽然gm(1，1)模型在软基沉降预测领域已得到运用，但在已有的案例中所使用的等时距模型都没有明确说明...

以bp人工神经网络模型为基础,建立预测模型,以小区某栋建筑物1期～8期的沉降观测数据为输入数据和输出数据,对网络模型进行训练,并对9期～12期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了采用bp人工神经网络模型进行建筑物沉降的预测是可行的。

本文采用bp神经网络预测模型,通过在matlab软件建模,并对实际工程项目的支护结构顶水平位移的监测数据进行分析,预测其后的监测数据,结果表明bp神经网络拟合效果优越,仿真性强,具有很强的泛化能力,能够对实际工程的支护结构顶水平位移进行有效预测.

砖砌体结构裂缝的防范措施——砖砌体结构裂缝不仅影响建筑的使用功能，而且加大房屋的维修量，甚至对房屋的结构安全产生不良影响。造成一定的经济损失。本文对产生砌体裂缝的原因进行综合分析，并提出防范措施。

浅谈如何保证多层砖砌体结构的抗震质量——本文分析了砌体结构的分类、主要采用的墙材及其抗震性，总结了砌体结构前期设计中应注意的问题，并提出了砌体结构的抗震措施。

底层框架砖砌体结构的抗震设计——从理论和构造的角度上，简要阐述了底层框架砖砌体结构的设计方法，并探讨了底层框架砖砌体结构设计过程中所应注意的几个问题，提出了最新设计方案。