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边坡稳定性评估的神经网络研究

《边坡稳定性评估的神经网络研究》是依托武汉理工大学,由夏元友担任项目负责人的青年科学基金项目。

边坡稳定性评估的神经网络研究基本信息

边坡稳定性评估的神经网络研究项目摘要

在边坡失稳类型及发育规律分析基础上,针对边坡稳定性评价常依赖经验知识与工程类比的事实,建立基于稳定性影响因素相似原则的边坡失稳模式分类,系统地分析地下水在不同岩土组合边坡中的组合方式,给出一种从虚构实例中获取专家知识的方法,建立各失稳模式边坡稳定性评估指标体系及基于失稳模式识别的边坡稳定性评估新方法并开发相应软件。 2100433B

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边坡稳定性评估的神经网络研究造价信息

  • 市场价
  • 信息价
  • 询价

陶瓷热稳定性

  • 型号:RSQ05,说明:带电动升降机未容店,规格:300×300×300
  • 湘科
  • 13%
  • 湘潭市仪器仪表有限公司
  • 2022-12-07
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乳化沥青存储稳定性

  • 编号:KCK01A;型号:SYD-0656;
  • 北京航天科宇
  • 13%
  • 宁夏源佳亿仪器有限公司
  • 2022-12-07
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网络

  • 产品说明:大喷绘;外形尺寸(mm):2.5 2.8 3.2米;
  • m2
  • 得伦
  • 13%
  • 贵州贞鑫旭辰广告有限公司
  • 2022-12-07
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500/20稳定性强力氯化消毒剂

  • 11201,4.5KG/桶
  • SANPOOL
  • 13%
  • 广州市康建休闲设备有限公司
  • 2022-12-07
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玻璃热稳定性试验机

  • 型号:RWY-BL,说明:水冷法
  • 湘科
  • 13%
  • 湘潭市仪器仪表有限公司
  • 2022-12-07
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稳定式拌合机

  • 功率90KW
  • 台班
  • 汕头市2008年1季度信息价
  • 建筑工程
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稳定式拌合机

  • 功率105KW
  • 台班
  • 汕头市2008年1季度信息价
  • 建筑工程
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稳定式拌合机

  • 功率135KW
  • 台班
  • 汕头市2008年1季度信息价
  • 建筑工程
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稳定式拌合机

  • 功率135KW
  • 台班
  • 汕头市2007年3季度信息价
  • 建筑工程
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稳定式拌合机

  • 功率105KW
  • 台班
  • 汕头市2007年3季度信息价
  • 建筑工程
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药品稳定性试验箱

  • 型号规格:707ECO;材料:钢塑;外形尺寸(mm):1400×790×1910;电量(kW):220v 3.4kW.
  • 2台
  • 2
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2020-09-10
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稳定性测试仪

  • AF-2000
  • 3个
  • 1
  • 奥发
  • 中档
  • 含税费 | 不含运费
  • 2015-11-10
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药品稳定性试验箱

  • 型号规格:404ECO;材料:钢塑;外形尺寸(mm):1090×790×1910;电量(kW):220v 3.15kW.
  • 2台
  • 2
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2020-09-10
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药品稳定性试验箱

  • 型号规格:222ECO;材料:钢塑;外形尺寸(mm):760×790×1760;电量(kW):220v 2.1kW.
  • 2台
  • 2
  • 中高档
  • 含税费 | 含运费
  • 2020-09-10
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稳定性试验器

  • SYD-0655
  • 7680台
  • 1
  • 普通
  • 不含税费 | 不含运费
  • 2015-09-29
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边坡稳定性评估的神经网络研究基本信息

批准号

49902022

项目名称

边坡稳定性评估的神经网络研究

项目类别

青年科学基金项目

申请代码

D0705

项目负责人

夏元友

负责人职称

研究员

依托单位

武汉理工大学

研究期限

2000-01-01 至 2002-12-31

支持经费

13(万元)

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边坡稳定性评估的神经网络研究常见问题

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边坡稳定性评估的神经网络研究文献

基于人工神经网络的公路黄土高边坡稳定性预测研究 基于人工神经网络的公路黄土高边坡稳定性预测研究

基于人工神经网络的公路黄土高边坡稳定性预测研究

格式:pdf

大小:366KB

页数: 4页

文章介绍了BP网络模型的计算过程并对其性能进行了改进。在此基础上,分析了影响黄土高边坡稳定性的因素,包括土体的容重γ、粘聚力c、内摩擦角φ、孔隙水压力比γu,地震烈度,边坡坡比和边坡高度H。在对西部四省地区上百个黄土高边坡稳定性进行调查的基础上,结合典型的实测数据,应用改进的神经网络BP模型对其进行预测和评价研究。结果表明:改进的BP模型具有收敛快、数据输入方便等优点,预测结果相对传统方法来说更准确、可靠,具有一定的推广的价值。

边坡稳定性预测的混沌神经网络方法 边坡稳定性预测的混沌神经网络方法

边坡稳定性预测的混沌神经网络方法

格式:pdf

大小:366KB

页数: 5页

边坡稳定性预测的混沌神经网络方法——边坡系统本身的各种参量是不确定的和随机的,在其演化过程中,表现出复杂的非线性行为,会发生一系列的混沌现象。运用现代混沌理论与神经网络方法的基本原理,把混沌理论与神经网络结合起来,建立了边坡稳定性预测的混沌神...

改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究论文摘要

为了更好的实现对温室环境系统的智能控制,针对温室环境系统存在非线性、强耦合、大滞后、强时变等问题,在分析BP神经网络技术的基础上,提出并设计出一种基于遗传-粒子群优化的BP神经网络PID控制器,该控制器结合遗传算法强全局搜索能力以及粒子群算法强局部搜索能力和收敛速度快的特点,对神经网络的权值进行优化,对温室环境系统起到了有效的控制。最后对常规和改进后的BP神经网络PID控制器进行仿真对比研究。仿真结果表明,经过改进后的BP神经网络PID控制有更好的稳定性和鲁棒性。

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基于神经网络的结构优化与损伤检测目录

前言

第一章 绪论

1.1 神经网络在土木工程中应用的可行性

1.1.1 神经网络的特点

1.1.2 神经网络求解土木工程问题的可行性

1.2 结构分析与初步设计

1.3 结构优化设计

1.4 结构损伤检测

1.5 神经网络在土木工程中的应用

1.5.1 结构分析与初步设计

1.5.2 结构优化设计

1.5.3 结构损伤检测

1.5.4 结构控制

1.5.5 科学决策

1.5.6 结构材料及本构关系

1.5.7 回归分析

参考文献

第二章 神经网络理论及模型

2.1 神经网络的发展史

2.2 神经网络基本原理

2.2.1 神经元模型

2.2.2 神经元传递函数

2.2.3 神经网络的学习算法

2.2.4 神经网络模型

2.2.5 神经网络的实现机制

2.3 典型神经网络模型

2.3.1 BP网络模型

2.3.2 Hopfie1d网络模型

2.3.3 回归Bp网络

2.3.4 Boltzmann机网络

2.3.5 径向基函数(RBF)网络

2.3.6 概率神经网络(PNN)

2.3.7 对偶传播(CP)神经网络

2.3.8 模糊神经网络(FNN)

2.4 BP网络模型及相关问题

2.4.1 经典BP算法

2.4.2 网络模型存在的问题及分析

2.4.3 BP网络模型的改进

参考文献

第三章 数据的前后处理

3.1 引言

3.2 数据处理的方法

3.2.1 土木工程问题的神经网络求解方法

3.2.2 数据处理的方法与步骤

3.3 数据变换处理

3.3.1 数值(连续值)变量

3.3.2 定性变量

3.3.3 区间变量

3.3.4 无序变量

3.4 特征参数的提取

3.4.1 向量扩张法

3.4.2 小波分析法

3.4.3 主成分分析法

3.4.4 神经网络方法

3.5 样本集的构造

3.6 数值算例分析

参考文献

第四章 结构分析与初步设计

4.1 神经网络在结构分析与初步设计中的应用

4.1.1 多层前馈神经网络

4.1.2 自组织神经网络

4.2 基于神经网络的结构分析

4.2.1 结构分析的理论基础

4.2.2 结构分析方法

4.2.3 悬臂梁的结构分析

4.3 基于神经网络的结构初步设计

4.3.1 初步设计的基本原理与方法

4.3.2 外包钢混凝土受压构件的设计

4.3.3 外包钢混凝土受弯构件的设计

4.3.4 钢筋混凝土梁的设计

4.3.5 钢管混凝土中的应用

4.4 小结

参考文献

第五章 结构优化设计

5.1 结构优化设计的发展与研究

5.1.1 结构优化设计理论与方法

5.1.2 基于Matlab的结构优化设计

5.1.3 神经网络在结构优化设计中的应用

5.2 基于神经网络的结构优化设计

5.2.1 基本原理

5.2.2 优化算法

5.2.3 桁架结构优化设计

5.3 基于遗传算法的结构优化设计

5.3.1 遗传算法

5.3.2 结构优化设计原理与方法

5.3.3 数值算例

5.3.4 结构优化设计评述

5.4 结构智能优化设计

5.4.1 结构智能优化设计概念

5.4.2 基本原理

参考文献

第六章 结构损伤检测

6.1 结构损伤检测的发展与研究

6.1.1 基于振动的损伤检测

6.1.2 其他无损伤检测

6.1.3 无损伤与有损伤相结合的检测

6.2 基于神经网络的结构损伤检测

6.2.1 基本原理与方法

6.2.2 神经网络在结构损伤检测中的应用

6.2.3 简要评述

6.3 基于神经网络的多级结构损伤检测技术

6.3.1 面向损伤检测的有限元模型

6.3.2 异常检测

6.3.3 损伤类型检测

6.3.4 损伤定位

6.3.5 损伤程度评估

6.4 大跨悬索桥结构的损伤检测及定位

6.4.1 引言

6.4.2 大跨悬索桥损伤定位的PNN模型

6.4.3 损伤定位结果与讨论

6.4.4 相对重要性与特征向量简化

6.4.5 不同网络性能比较

6.5 大跨斜拉桥的损伤检测

6.5.1 斜拉桥的异常检测

6.5.2 斜拉桥的损伤定位

6.5.3 斜拉桥的损伤程度评估

6.6 Benchmark结构的损伤检测与评估

6.6.1 问题的提出

6.6.2 Benchmark结构

6.6.3 数值模型

6.6.4 模式损伤样本的产生

6.6.5 损伤定位

6.6.6 损伤程度评估

参考文献2100433B

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改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究引文格式

[1]袁建平,施一萍,蒋宇,江鹏.改进的BP神经网络PID控制器在温室环境控制中的研究[J].电子测量技术,2019,42(04):19-24.2100433B

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