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。

河北坝上高原如意河流域风积沙厚度空间展布预测方法

不同的空间插值方法会对风积沙厚度空间分布预测精度产生重要影响。基于河北承德坝上高原东部如意河流域中游152组风积沙厚度数据,应用径向基函数人工神经网络(RBF-ANN)插值方法探究如意河流域中游风积沙厚度空间分布特征,并与地统计插值方法中的不同模型函数、确定性插值中的不同插值方法进行预测误差和计算结果对比分析。结果表明,在地统计插值方法中,经典贝叶斯克里金插值-幂半变异函数(EBK-Power)的插值效果最佳;在确定性插值方法中,径向基函数(RBF)插值效果最佳;RBF-ANN插值较EBK-Power和RBF方法在平均绝对误差(MAE)上的改进大于30%,在均方根误差(RMSE)上的改进大于20%,RBF-ANN插值更适用于如意河流域风积沙厚度空间分布预测。

高堆石坝瞬变-流变参数三维全过程联合反演方法及变形预测

利用反演分析得到的参数进行高面板坝的应力、变形分析来预测长期变形。由于堆石坝的施工过程和变形机制比较复杂,很难将瞬时变形和流变变形分开,因此,有必要对静力本构模型参数和流变模型参数进行综合反演。利用实测位移资料,以对堆石坝变形较敏感的静力本构模型和流变模型参数为待反演参数,采用基于粒子迁徙的粒子群算法和径向基函数神经网络构建参数反演平台,该方法克服了粒子群算法易陷入局部最优和早熟收敛的缺点,采用经过训练的神经网络来描述模型参数和位移之间的映射关系,节省了参数反演的计算时间。对水布垭高面板坝的反演结果表明,基于反演参数的沉降计算值与实测值吻合得很好,坝体变形在合理范围以内并趋于稳定。

水布垭高面板堆石坝运行期工作性态评价及变形预测

根据监测资料,从大坝的变形(包括堆石体、面板、周边缝等)以及渗流量等方面全面分析评价了水布垭面板堆石坝运行3年以来的工作性态。利用大坝变形监测资料,采用基于遗传算法和径向基函数神经网络的参数反馈分析方法,对大坝堆石体的本构模型参数进行反演,反演结果表明,基于反演参数的沉降计算值与实测值吻合很好,在反演参数的基础上对坝体后期变形进行预测,预测结果表明坝体变形在合理范围以内并趋于稳定。

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。

基于改进遗传交叉算子的高心墙堆石坝参数反演

受基因工程选择性克隆优秀基因片段的启发,提出一种基于基因片段差异度的自适应交叉算子(genetic crossover based on the difference of gene fragment,DGFX)。在改进的交叉算子中,随机确定基因片段长度,计算父代个体对应基因片段的差异度,根据差异度选择基因片段进行交叉操作,能有效避免近亲繁殖,减少无效交叉操作,加快收敛速度。此外,根据演化代数自适应调整基因片段长度系数,增强算法全局收敛能力。将该交叉算子与帕累托交叉算子、启发式交叉算子运用标准测试函数进行对比分析。研究结果表明:利用DGFX交叉算子时能快速收敛到全局最优解,且算法鲁棒性强、精度高。将DGFX交叉算子运用于瀑布沟心墙堆石坝堆石体力学参数反演,利用反演的力学参数进行计算,各测点计算值和实测值在发展趋势和数值上均吻合较好,说明DGFX交叉算子运用于多变量、强非线性复杂岩土工程位移反演中的优越性,具有良好的实际应用价值。

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。

干涉式光纤陀螺仪温漂误差补偿系统的设计

针对干涉式光纤陀螺仪温漂误差补偿准确性不高的问题,设计了基于RBF神经网络的改进型温漂误差补偿系统。根据对热致非互易相位延迟的深入分析,对不同条件下的热致非互异性相位延迟进行了定性的分析和定量的仿真;建立了基于温度、温度变化量和温度相乘量的温漂误差模型;设计了基于升降温实验的温漂误差补偿模型辨识方法,并采用RBF神经网络精确辨识该温漂误差模型参数;基于TMS320F28335、高精度温度测量单元、解编码电路和辅助电路设计,完成了温漂误差补偿系统设计;提出了用于评估温漂误差补偿系统的均方差评估公式。论文给出了温漂误差补偿系统的设计方法和实现步骤。温补实验对比结果表明,该温漂误差补偿系统的补偿精度高、可靠性好,能够将光纤陀螺仪输出精度提高一个数量级,可广泛用于干涉式光纤陀螺仪的温漂误差补偿。

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。

结合神经元网络和模糊专家系统进行电力短期负荷预测

结合人工神经元网络（ＡＮＮ）和模糊专家系统进行负荷预测．给出了径向基函数（ＲＢＦ）网络的结构，并采用正交最小平方法（ＯＬＳ）选取ＲＢＦ中心．先用ＡＮＮ进行基本负荷预测，然后考虑天气变化和假日因素所引起的负荷变化，利用模糊专家系统进行负荷调整．文中还把日期划分为５类．测试结果表明，该方法具有较高的精度和较快的速度．

基于光谱和神经网络模型的作物与杂草识别方法研究

利用光谱技术来识别作物与杂草是精细农业中一个非常重要的研究内容，但光谱数据中含有大量冗余数据，如何预处理以及建立识别模型，是决定识别准确率的关键。利用在325-1075nm波段的光谱识别了三种杂草（牛筋草、凹头苋、空心莲子草）与大豆幼苗。在幼苗生长的第三周与第六周分别采集杂草与作物的光谱，共378个样本。用其中的250个光谱样本，包括第一期和第二期采集的光谱样本，在采用db12小波经过三层分解后，将其小波系数作为输入数据建模，构造了一个径向基函数神经网络。然后，利用余下的光谱样本检验该模型的识别能力。结果表明，该模型对作物与杂草光谱具有极强的识别能力，只有3个第二期的牛筋草样本被判断为空心莲子草，其余的样本全部正确识别。这个结果表明，采用可见／近红外光谱识别大豆幼苗与三种伴随生长的杂草是可行的，同时也说明，随着作物的生长阶段的不同，其光谱的变化不会影响到种类识别。

基于模糊神经网络的MVP评价模型及实证分析

利用模糊数学和神经网络方法建立对运动员进行评价的模糊网络模型,采用NBA流行的各评价指标作为其输入,模糊综合评价结果作为输出。样本数据采用2003-2004赛季NBA各单项50强的常规赛数据,分别用BP网络和RBF网络,建立分析系统,比较结果证明RBF网络仿真效果最好,完全可以实用,该模型也可以用在其它综合评价系统中。

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。