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Prediction of Disc Cutter Life During Shield Tunneling with AI via the Incorporation of a Genetic Algorithm into a GMDH-Type Neural Network 被引量:10
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作者 Khalid Elbaz Shui-Long Shen +2 位作者 Annan Zhou Zhen-Yu Yin Hai-Min Lyu 《Engineering》 SCIE EI 2021年第2期238-251,共14页
Disc cutter consumption is a critical problem that influences work performance during shield tunneling processes and directly affects the cutter change decision.This study proposes a new model to estimate the disc cut... Disc cutter consumption is a critical problem that influences work performance during shield tunneling processes and directly affects the cutter change decision.This study proposes a new model to estimate the disc cutter life(Hf)by integrating a group method of data handling(GMDH)-type neural network(NN)with a genetic algorithm(GA).The efficiency and effectiveness of the GMDH network structure are optimized by the GA,which enables each neuron to search for its optimum connections set from the previous layer.With the proposed model,monitoring data including the shield performance database,disc cutter consumption,geological conditions,and operational parameters can be analyzed.To verify the performance of the proposed model,a case study in China is presented and a database is adopted to illustrate the excellence of the hybrid model.The results indicate that the hybrid model predicts disc cutter life with high accuracy.The sensitivity analysis reveals that the penetration rate(PR)has a significant influence on disc cutter life.The results of this study can be beneficial in both the planning and construction stages of shield tunneling. 展开更多
关键词 Disc cutter life Shield tunneling Operational parameters gmdh-ga
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基于GMDH-SVR致密气开发过程参数优化 被引量:1
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作者 郭菊娥 张剑如 +1 位作者 薛鹏 孙梦飞 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第11期10-16,共7页
本文基于非常规油气的致密气开发流程图,利用K-means将4291口气井根据单位压降产气量聚为三类。通过改进GMDH算法对训练集和测试集样本规模比例的完备性和样本次序的随机性进行研究以增强算法鲁棒性。以单位压降产气量作为评价参数对三... 本文基于非常规油气的致密气开发流程图,利用K-means将4291口气井根据单位压降产气量聚为三类。通过改进GMDH算法对训练集和测试集样本规模比例的完备性和样本次序的随机性进行研究以增强算法鲁棒性。以单位压降产气量作为评价参数对三类气井开发效能主要相关的11个参数进行特征提取并统计各参数作为主成分的概率,选择累计概率80%及以上最少参数作为SVR模型的输入变量,单位压降产气量作为输出变量,选择RBF作为核函数。分别使三类井各一个样本井的压裂参数上下浮动20%,应用SVR模型统计相应单位压降产气量变化范围是[-18. 08%,13. 42%]、[-2. 34%,5. 39%]、[-16. 10%,15. 21%],分析不同压裂参数组合对单位压降产气量的影响趋势,确定工程实践最优压裂参数,提高气井效能。 展开更多
关键词 GMDH SVR 网格搜索法 致密气 参数优化
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基于GMDH网络的电厂地下水取水自适应控制方法研究
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作者 皮玉珍 苑全德 +3 位作者 孟祥萍 谭万禹 舒英利 谷春苗 《长春工程学院学报(自然科学版)》 2011年第4期35-37,共3页
对某火电厂的取水系统中的新水取用控制进行了研究。提出了使用GMDH网络控制深井泵的方法。设计了一个多层GMDH网络,该网络通过遗传算法原理产生新的下一层神经元。通过对该电厂一年的深水井泵运行记录的转化提取获得学习样本和测试集,... 对某火电厂的取水系统中的新水取用控制进行了研究。提出了使用GMDH网络控制深井泵的方法。设计了一个多层GMDH网络,该网络通过遗传算法原理产生新的下一层神经元。通过对该电厂一年的深水井泵运行记录的转化提取获得学习样本和测试集,将该训练数据陆续输入到神经网络,进而获得对深水井是否进行启动或者停止的信息。给出了网络决策与实际运行结果对比,结果表明本方法对于深井泵的控制具有很好的效果。 展开更多
关键词 GMDH网络 遗传算法 自适应控制
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概率不确定性条件下复合材料的反演设计
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作者 宋述芳 王卓群 《玻璃钢/复合材料》 CAS 北大核心 2019年第7期11-15,共5页
反演设计是一种全新的现代设计方法,将其用于复合材料层合板的设计可以提供强有力的理论支撑。本文分别考虑复合材料的力学行为是确定性量和不确定性量的情况,基于有限元分析或试验数据,采用先进的GMDH-NN方法获取模型的输入-输出关系,... 反演设计是一种全新的现代设计方法,将其用于复合材料层合板的设计可以提供强有力的理论支撑。本文分别考虑复合材料的力学行为是确定性量和不确定性量的情况,基于有限元分析或试验数据,采用先进的GMDH-NN方法获取模型的输入-输出关系,随后遗传算法用于复合材料弹性常数的逆模拟及优化求解。通过算例证明了所提的反演设计方法能够较准确地获得复合材料层合板的工程弹性常数,具有工程应用价值。 展开更多
关键词 反演设计 复合材料层合板 GMDH-NN算法 遗传算法 弹性常数
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进化数据分组处理算法研究进展 被引量:3
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作者 闵松强 贺昌政 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期405-407,共3页
先对进化人工神经网络的理论研究和运用现状进行了分析,在此基础上,分别分析了各种进化数据分组处理算法研究的现状,最后结合进化数据分组处理算法研究现状提出了一些新的进化算法。
关键词 人工神经网络 遗传算法 数据分组处理算法
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基于GA的GMDH选择性集成及在煤炭价格系统模型中的应用 被引量:5
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作者 王晶 李增光 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2014年第5期1243-1248,共6页
首先给出了一种通过对样本数据进行惩罚性划分,产生彼此之间具有差异性的GMDH学习器集合,然后利用遗传算法从已产生的GMDH个体集合中选择最优的个体进行选择性集成的算法,并将该方法应用于煤炭价格系统的实践研究.结果表明这种采用遗传... 首先给出了一种通过对样本数据进行惩罚性划分,产生彼此之间具有差异性的GMDH学习器集合,然后利用遗传算法从已产生的GMDH个体集合中选择最优的个体进行选择性集成的算法,并将该方法应用于煤炭价格系统的实践研究.结果表明这种采用遗传算法选择性集成惩罚性GMDH个体的算法,与单个GMDH算法和采用遗传算法选择性集成随机性GMDH个体的算法相比,明显提高了模型的泛化能力和稳定性.该方法很好地给出了煤炭价格系统的模型,能够准确预测煤炭价格的变动趋势. 展开更多
关键词 GMDH 遗传算法 选择性集成 惩罚性划分 煤炭价格预测
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