神经网络模型在系统响应预测中的应用研究

本文探讨了神经网络模型在系统响应预测中应用的可能性。首先介绍了人工智能概念,主要包括决策树、深度学习、神经网络等主要人工智能算法的优势及特点。然后,针对不同的系统响应预测案例,建立了神经网络模型,并对不同系统响应的预测性能进行了比较。最后,分析了基于神经网络模型的系统响应预测的可行性。

时变参数灰色沉降预测模型及其应用

目前大部分沉降预测模型均假定模型的参数在沉降发展过程中是不变的 ,这与实际情况不符 ,从而影响了模型的预测精度 .当预测模型的参数也是时间的函数时 ,系统响应预测可分为两部分 :一是预测模型参数的预测 ;二是根据参数预测值的系统响应预测 .在灰色 GM(1,1)模型的基础上 ,建立了时变参数灰色 GM(1,1)模型 ,其模型中的参数用多项式逼近 ,并采用最小二乘法确定多项式中的待定系数 .最后将此模型应用于建筑 (构筑 )物的沉降预测 .实例计算表明 ,时变参数预测模型有望提高模型的预测精度 .