基于BP-ANN与RBF-ANN的钢筋与混凝土黏结强度预测模型研究

为研究神经网络对钢筋与混凝土黏结强度的预测能力以及神经网络的输出性能,基于大量的试验数据,提出一种基于改进神经网络的变形钢筋与混凝土黏结强度预测模型,对混凝土结构的研究与实际工程应用均有着重要的意义。收集290组黏结锚固试验数据,引入基于反向传播人工神经网络(BP-ANN)与径向基函数神经网络(RBF-ANN)算法,揭示混凝土强度、保护层厚度、钢筋直径、锚固长度及配箍率对变形钢筋与混凝土黏结性能的影响规律,建立基于改进神经网络算法的钢筋与混凝土黏结强度预测模型。对比分析不同数据预处理方法和训练神经元个数对建议模型预测结果的影响,评估各经典模型与建议模型的预测精度和离散性,提出临界锚固长度计算公式。结果表明:BP-ANN预测值与试验值比值的均值、标准差及变异系数分别为1.009、0.188、0.86,其预测精度略高于RBF-ANN;建议模型能够更准确、更稳定地预测钢筋与混凝土的黏结强度,该方法为解决钢筋与混凝土黏结问题提供了新思路。

基于RBF-ANN GA的水下空化水射流喷嘴结构优化

为使空化水射流的性能满足船舶水下清洁的需求,对喷嘴结构进行优化,提出一种基于径向基函数(RBF)、人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)的水下空化水射流喷嘴结构优化方法。通过数值模拟计算设计参数(如入口段长度、收缩段长度、圆柱段长度、扩散段长度、入口半径、圆柱段半径、收缩角和扩散角等)与空化性能参数轴线最大蒸汽体积分数的关系,通过RBF-ANN对该关系进行预测,解决采用GA进行结构优化时个体适应度难以计算的问题。将该方法与传统的方法进行对比,结果表明,该方法能快速且稳定地计算个体的适应度,相比传统方法能更有效地提升喷嘴的空化性能。

逐步回归时间序列和RBF-ANN在降水预测中的应用

将逐步回归融入到时间序列预测模型的建立中,摒弃了传统的'考虑所有变量'模式,利用'有进有出'的形式,分清各因子主次关系,仅选用影响显著的变量建立预测方程。径向基函数人工神经网络(RBF-ANN)属于局部逼近网络,准确度高。以桦甸市五道沟站的月降水量和月蒸发量为例,分别用传统、逐步回归时间序列分析和RBF-ANN建立降水预测模型,并对比其精度。结果表明:传统、逐步回归时间序列及RBF-ANN模型的后验差比值分别为0.315、0.272、0.284,平均绝对误差分别为18.37、15.65、13.82mm,有效系数分别为0.87、0.94、0.93,精度均满足要求,最后用逐步回归时间序列法预测了未来5年的月降水量和月蒸发量。

结构混凝土抗压强度预测RBF-ANN模型

为了达到对C20~C40范围内的结构混凝土抗压强度快速准确预测的目的,基于RBF-ANN模型基本原理及应用特点,在钻芯法、回弹法、超声波法及回弹-超声波综合法等大量室内和现场无损检测试验基础上,进一步应用Matlab2012b神经网络工具箱,建立了混凝土抗压强度RBF-ANN预测模型。该模型经充分训练后,应用于山西省重点建设工程项目的结构混凝土质量控制。工程实践表明,构建的RBF-ANN模型预测精度为4.4%,满足工程实际需要,具有较好的便捷性、经济性和准确性。

紫菜降压肽酶膜耦合反应制备工艺RBF神经网络优化

以条斑紫菜为原料,利用建立的酶膜反应器制备紫菜降压肽,为获得最大蛋白转化率,采用径向基人工神经网络模型(RBF-ANN)对该工艺进行优化,并采用交互验证的方法优化并建立最优模型。通过模型的模拟及优化,得到间歇式酶膜耦合制备紫菜降压肽的最佳工艺条件:底物质量浓度1.0 g/mL、加酶量4%、反应温度50℃、pH值9.0、循环泵转速300 r/min的条件下反应60 min。其蛋白转化率为55.67%,多肽得率为22.27%,单位酶产肽量为13.91,IC50质量浓度为0.492 mg/mL。在优化工艺条件基础上进行连续酶膜耦合研究,结果表明:与传统酶解反应相比,蛋白转化率提高21.98%,多肽得率提高8.79%,单位酶肽产量比间歇反应提高4.7倍。

基于RBF网络的大气环境质量评价

以大气环境质量标准为基础样本,构建了径向基网络模型(RBF-ANN),利用该网络对6个区域的大气环境质量进行了评价,结果表明:RBF网络简便有效,可操作性强,具有极快的收敛速度和分类能力,能大大节约计算时间,经与其它方法比较,评价结果具有较高的精度和可信度,并且RBF网络具有良好的泛化能力,适用性广,显示出良好的应用前景。

基于改进OLS-RBF神经网络模型的短期风电场出力预测

介绍了基于正交最小二乘(OLS)方法构造径向基函数(RBF)神经网络模型的基本思想,分析了传统OLS-RBF模型对基函数宽度初值的敏感性。采用梯度下降法调整和确定基函数宽度初值,有效降低其对网络的影响。以风电场的风速和环境温度作为预测输入,分别采用改进模型与传统模型对福建某沿海风电场的短期出力进行了预测,研究结果表明,改进的OLS-RBF模型预测结果更加准确,精度较高。

基于RBF网络的模拟电路故障诊断算法

针对BP神经网络在模拟电路故障诊断上存在的收敛速度慢、易陷入局部最小等不足,提出了一种基于多层小波分解和RBF神经网络的模拟电路故障诊断算法。为提高诊断效率,用多层小波分解能有效提取电路故障特征;用RBF网络优良的泛化能力和快速的非线性逼近能力可以较好的解决模拟电路中存在的容差和非线性问题。故障诊断仿真实验表明,在保证较高故障诊断正确率的情况下,RBF网络的训练次数得到了极大地缩小,有效克服了基于BP网络算法存在的上述不足,极大地提高了模拟电路故障诊断的时间效率。

计算结构可靠度的RBF神经网络响应面法

对功能函数不能明确表达的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。其中二次多项式响应面法应用较为广泛,采用与此方法相同的思路,提出了RBF神经网络响应面法,并通过算例与常用的BP神经网络响应面法进行了对比分析,该方法在学习速度、迭代次数等方面均优于BP神经网络响应面法。该方法用于大型复杂结构的可靠性分析,可相应提高工作效率和解题质量,具有一定实际应用价值。

企业财务危机预警Rough-Fuzzy-ANN模型的建立及应用

本文提出了一种基于粗糙—模糊神经网络(Rough-Fuzzy-ANN)的企业财务危机建模和预测新方法,并给出了相应的算法,在通过以我国上市公司财务数据为基础进行的实证分析之后,结果表明,Fuzzy-Rough-ANN模型具有预测精度高,学习和泛化能力强,适应性广的优点;同时有效、可行,为企业财务危机的动态预警提供了一条新的途径。

基于小波分解和RBF网络的三极管电路故障诊断

在分析现有三极管放大电路故障诊断算法不足的基础上,提出了一种基于模型的小波-RBF网络故障诊断算法。在PSPICE环境下建立三极管常见的故障模型,利用多层小波分解优异的时频特性提取故障特征参数,利用RBF强大的非线性分类能力和快速的收敛特性进行了典型共基极放大电路中三极管的软、硬故障诊断仿真。计算及仿真结果显示,这种故障诊断算法具有诊断速度快、诊断正确率高的特点。

基于RBF核的SVM的模型选择及其应用

使用RBF核的SVM(支持向量机)被广泛应用于模式识别中。此类SVM的模型选择取决于两个参数,其一是惩罚因子C,其二是核参数σ2。该文使用了网格搜索和双线性搜索两种方法进行参数选择,并将两者的优点综合,应用于脱机手写体英文字符识别。实验在NIST数据集上进行了验证,对搜索效率和推广识别率进行了比较。实验结果还表明使用最优参数的SVM在识别率上比使用ANN(人工神经元网络)的分类器有较大提高。

基于RBF神经网络设计的桥梁结构损伤识别方法研究(英文)

首先根据桥梁结构的动力特性分析,构造了用于结构损伤识别的损伤标示量,并从理论上分析了该参数用于结构损伤识别的可行性.然后,从径向基函数(RBF)神经网络结构、网络设计和网络训练算法等方面论述了RBF神经网络理论,着重说明RBF网络的调用及径向基函数中心和宽度的确定步骤.最后,以一座装配式预应力钢筋混凝土系杆拱桥为工程实例,通过改变构件的弹性模量降低单元刚度来模拟结构损伤程度,并以任意三组向量对网络进行测试,说明了基于频率参数和RBF网络方法的结构损伤识别的可行性和准确性.

RBF人工神经网络在区域水环境承载力研究中的应用

为了能直观地反映评价地区的水环境承载状态,从而为区域经济社会可持续发展提供治理建议,将RBF人工神经网络引入到水环境承载力预测的研究应用中。选取11项指标为模型的输入项、综合污染指数作为输出项,构建了RBF神经网络评价模型。采用的RBF神经网络评价模型具有结构简单、建模方便等特点,

基于MPCA-RBFNN的神经网络在中长期电力负荷预测中的应用

利用改进的主成分分析(MPCA)方法对径向基函数神经网络输入空间进行重构,在降低输入空间维数的同时克服了传统主成分分析法的缺点,缩小了网络的结构,达到了提高网络泛化能力的目的。通过某省实例验证了该方法的有效性。

RBF网络在土地资源评价中的应用

以农地分级标准作为基础样本,构建了径向基网络模型,并利用该网络进行了实际评价。结果表明:RBF网络计算精度高,简便有效,可操作性强,具有极快的收敛速度和分类能力,与其它方法比较,不需要烦琐的计算过程,节约了大量计算时间,并且RBF网络具有良好的泛化能力,适用性广,在土地资源评价中具有良好的应用前景。

RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用

根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模型。实际算例的分析表明,所提出的基于RBF神经网络的缺损数据处理方法和改进的中长期负荷预测模型是可行和有效的。

基于RBF神经网络的混杂纤维混凝土强度预测

针对混杂纤维混凝土强度受多种因素影响,强度与各影响因素之间关系为复杂的非线性问题,通过人工神经网络的自适应、自学习和非线性映射,可以找到以影响因素为输入变量、以混杂纤维混凝土强度为输出变量之间的非线性关系,在文献试验实测值的基础上采用MATLAB神经网络工具箱建立了四个三层RBF和BP神经网络模型,采用所建立的RBF和BP神经网络对混杂纤维混凝土的抗拉强度和抗折强度分别进行预测,并将各自的预测值和实测值进行了对比分析。结果表明:RBF神经网络预测值与试验实测值吻合良好,较之BP神经网络有更高的强度预测能力,该方法可行且预测精度满足工程需要,为工程上研究混杂纤维混凝土强度提供了新方法。

基于RBF神经网络算法的连拱隧道围岩变形预测方法研究

利用径向基函数前馈式神经网络的特性，构建了连拱隧洞围岩变形的预测模型，并利用Matlab工具对模型进行求解。最后的工程实例对文章的方法进行了检验，其结果表明，此方法具有求解速度快，结果更为优化：预测效果更好等优点。

RBF人工神经网络拓扑结构定义与解的唯一性证明

以RBF人工神经网络为例,通过引入透明人工神经元的定义,提高了人工神经网络拓扑结构表述方面的一致性,证明了人工神经网络解的唯一性与确定性,提出了训练算法的非随机性和学习速率的最佳选择.