神经网络的水电工程移民和谐性的模糊评判

针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题,将模糊控制理论与神经网络技术相结合,采用非线性神经元构成的神经网络结构,把对应的网络输入、输出表达为输入、输出信息的模糊数隶属度,建立了一种基于模糊神经网络的深基坑施工变形预测模型.结果表明,利用模糊度隶属函数对基坑施工进行动态控制具有较好的实用效果.

基于模糊神经网络的深基坑变形预测——针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题，将模糊控制理论与神经网络技术相结合，采用非线性神经元构成的神经网络结构，把对应的网络输入、输出表达为输入、输出停息的模糊数隶属度，建立了一种基于模糊神...

提出了一种对结构可靠性进行鉴定的新方法,该方法采用了人工智能技术来减少鉴定的主观性.由于对结构可靠性的认识存在一定的模糊性,采用了多级模糊综合评判进行可靠性鉴定.根据现行鉴定规程,将结构系统分为构件、子单元、鉴定单元三个层次.首先,利用训练后的神经网络求出构件对于不同可靠性等级的隶属度,然后通过多级模糊综合评判求得子单元及鉴定单元对于不同可靠性等级的隶属度.同时,对于检测参数的选取也进行了讨论.图2,表2,参8.

在对影响建筑工程造价因素分析和标准模糊神经网络结构分析的基础上,通过增加输入层与模糊层之间的权值v,加入规则的重要度γ,对标准模糊神经网络进行了改进,并建立基于改进的标准模糊神经网络的工程造价快速估算模型。将基于这种结构的模糊神经网络的工程造价快速估算模型应用于建筑工程的投标报价中,从仿真结果可以看出该网络模型学习时间较短,学习速率较快,精度较高。

现如今市场经济竞争十分激烈,实际招投标工作要求能快速准确地进行工程造价的估算。无论业主还是承包商确定工程造价都要求快速、准确,完善的快速估价系统能够很好地解决这个问题。模糊技术与神经网络结合是一种把经验与数学模型结合,这种研究打破了过去人们所进行的各种学科在逻辑上的独立性,预示了人工智能的光明前景和希望。

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本文对常见的电梯智能群控算法进行了分析比较,重点研究了模糊神经网络算法。本文首先对大厦客流的特征进行长期统计分析,进而对电梯群交通模式进行分类,利用模糊神经网络对电梯群的交通模式进行了识别。根据系统的识别结果判定电梯群当前处于的交通模式。然后再次利用模糊神经网络对派梯算法中各电梯响应呼梯信号的可信度进行计算,选取可信度最大的电梯响应呼梯信号,最终完成派梯。

本文对常见的电梯智能群控算法进行了分析比较,重点研究了模糊神经网络算法。本文首先对大厦客流的特征进行长期统计分析,进而对电梯群交通模式进行分类,利用模糊神经网络对电梯群的交通模式进行了识别。根据系统的识别结果判定电梯群当前处于的交通模式。然后再次利用模糊神经网络对派梯算法中各电梯响应呼梯信号的可信度进行计算,选取可信度最大的电梯响应呼梯信号,最终完成派梯。

模糊评判在小水电工程可行性评价中的应用

模糊综合评判水利水电工程质量的研究张树明（湖州市水利农机局）一、现行水利水电工程质量评定方法及其缺陷目前，我国水利水电工程建设单位和质量监督机构在评定工程质量时，通常采用合格品率法。根据我们实际应用中的体会，合格品率法在一定的前提和条件下确实能够较客...

模糊综合评判水利水电工程质量的研究张树明（湖州市水利农机局）一、现行水利水电工程质量评定方法及其缺陷目前，我国水利水电工程建设单位和质量监督机构在评定工程质量时，通常采用合格品率法。根据我们实际应用中的体会，合格品率法在一定的前提和条件下确实能够较客...

本文探讨了模糊神经网络在确定工程造价中的应用方法和途径。分析影响工程造价的因素,提取特征值,利用madalines网络和rbf网络估测工程造价,通过实例计算,表明运用模糊神经网络估测土建工程造价和工程工料消耗量是可行和有效的。

选择合理的资金筹措方案是提高水电开发项目经济效益的重要手段．一个项目建设资金筹措方案的优劣主要取决于其品质因素的优劣。模糊积分评判方法是运用综合评判法对已实施的某些项目建设资金筹措方案的效益进行“后评判”，求出综合评判值，然后由模糊关系方程算出各品质因素的权重，以此拟定方案品质因素的重要性测度，最后依据诸品质因素评分值的模糊积分来进行评判。

水利水电工程移民项目对社会、建设工程等都产生巨大影响。针对水利水电工程移民中存在的问题,提出和谐移民的思想,体现在将被占用土地或企业资产的补偿、工程利益分享、自主公平参与发展、提高移民社会保障水平、改善移民就业创业能力和就业创业环境、保障移民在移入地的人身安全和财产安全等与移民方式结合起来,是一种以人为本,贯穿始终的移民方式。并以目标管理为手段,以和谐为立足点,设计以费用、进度、各方满意度、与上层环境协调、可持续发展为主的目标体系,指导移民工作的实施。最后提出有关目标体系设计的注意点,保障目标体系的科学性。

智能家居中的环境因素对人体有着不容忽视的影响,智能家居环境舒适度已成为智能家居评估指标中重要的一项,通过对智能家居监测系统信息融合技术进行研究,运用结合模糊推理和神经网络算法优点的模糊神经网络对智能家居监测系统采集的各环境因素进行处理分析,从而能够智能有效的提高人们的室内生活质量。

基于模糊神经网络的房地产价格评估问题研究——提出了一种基于神经模糊揄系统的商品住宅价格评估模型，分析了影响商品住宅价格的因素，给出了商品住宅价格评估指标体系，探讨了模型建立的原理及算法步骤。计算实例说明了该模型用于商品住宅价格准确评估的有效性...

首先在对供热负荷预测算法的发展现状主要成果阐述的基础上,对影响供热预测因素采用模糊量化的方式进行研究处理,并由此推断将模糊神经网络算法应用于供热负荷预测可以得到良好的效果.研究模型的设计核心是bp神经网络,即将模糊量化后的影响因素作为系统的输入值,去调整神经网络的权值,从而得到预测的网络模型.建立预测模型和预测策略后,可以采用matlab科学计算软件开发程序对预测模型效果进行模拟仿真,结果表明,预测的结果能够满足要求,相对误差在合理的范围内,并且模糊神经网络算法比单纯神经网络算法具有更好的预测精度和鲁棒特性,从而达到节能的目的.且适应性强,可以应用到类似的供热工程上.

对不确定混沌系统的控制问题,研究了基于权值直接确定模糊神经网络(wddfnn)的插值补偿控制方法。建立了基于数据驱动的wddfnn,并使用wddfnn实现对混沌系统的辨识,然后使用wddfnn模型对混沌系统进行模糊插值补偿控制。基于lyapunov稳定性理论,证明混沌系统在所提最优控制律作用下是渐进稳定的。仿真实验表明,该控制方法既可以实现快速跟踪任意参考信号,又可以有效抑制参数摄动、外部干扰,控制精度较高。

基于补偿模糊神经网络的制冷系统故障诊断研究——选择反映制冷系统故障状态的热力参数集组成特征向量，并对其进行模糊化处理，利用补偿模糊神经网络建立故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系。将神经网络和补偿模糊逻辑相结合，采用动态、全局优化的运算，...

本文提出一种基于模糊神经网络和建筑结构系统辨识方法。利用模糊神经网络强大的非线性映射能力与学习能力以实测的结构动力响应数据建立起结构的动力特性模型。不但可以克服以往传统与智能辨识方法中存在的种种弊病，而且还将土一结构相互作用以及结构自身非线性对结构动力特性的影响考虑在内，使得结构系统辨识更具客观性。具有物理意义明确，可扩展性强，能够用于实时在线控制与健康诊断等优点。

提出了一种基于神经模糊推理系统的商品住宅价格评估模型,分析了影响商品住宅价格的因素,给出了商品住宅价格评估指标体系,探讨了模型建立的原理及算法步骤。计算实例说明了该模型用于商品住宅价格准确评估的有效性和可行性,为房地产价格评估提供了科学的方法。