BP神经网络在需水预测中的应用

该文针对污水处理厂进水水质变化及处理过程中具有非确定特性、不易精确控制等特点，充分利用神经网络模糊信息 处理的优势，结合污水处理工艺过程，以MATLAB 为研究平台建立一套具有3 层神经网络结构的预测模型并进行仿真验证。

文章对某钢桁梁黄河大桥进行了损伤数值模拟,提取其固有频率作为BP 神经网络的输入参数来训练网络,对桥梁整体的损伤进行诊断,并根据实桥损伤诊断的结果提出了一种改进的BP 神经网络方法,它能够解决传统BP 算法的梯度下降速度,从而提高运算速度,通过自调节保证学习过程中每一时刻具有较大的Sigmoid 函数值,避免了局部极小

[目的]为实现作物的实时灌溉提供科学依据。[方法]利用实测气象资料、桓台县节水灌溉试验站 2008～2009冬小麦试验资料等建立BP神经 网络预报模型,应用Matlab神经网络工具 箱 ，采用 Trainhn算法进行模型训练 ，对试验田的土壤贮水量进行预测 。『结果]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型的泛化能力较强；在冬小麦日耗水量较大的拔节、扬花、灌浆 3个时期，该模型的预报精度 较高 ，稳定性较好 。[结论]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型在冬 小麦耗水较大时期的模拟值具有较高的精度

摘要 政府项目投资失控问题业已引起广泛关注, 而造价工程,胡子工程 ,马拉松工程, 豆腐渣工程等 估算不准是其 中主要原 因之一 。许 多不确 定 因素影 响着项 目 三超 现象尤为严重 据 资料表明 造 价 并且这些 影 响 因素 与造 价之 间呈 高度 非线性 关系 传 统 统计方法难 以对新建项 目造价进行准确估算 本文利用bp神经网络在 已完工程资料中提取规则实现了对项目造价的 准确估算 。本文对bp网络基本理论作了简介,并用举例说明 bp网络预测工程造价的准确性.从例子可以看到预测值与实 际值 的相对误差很小足以满足造价估算的要求 。

：确定损伤构件及其损伤程度是分阶段损伤识别的最后一步，同时又是进一步制定结构安全运行决策的前 提和基础。研究了在确定了结构损伤区域的条件下，应用反向传播(BP)神经网络同时实现对具体损伤构件及其损伤程度识别的方法。探讨了针对上述神经网络训练数据的构造和训练策略。应用提出的方法对汲水门斜拉桥桥面结构进行了损伤识别仿真模拟。基于模态参数对损伤的灵敏度分析，选取了12 个自振频率和损伤区域附近的6个振型分量作为构造网络输入的基本数据。网络的输出向量同时指示了损伤构件及其损伤程度。就模拟的10 种损伤情况，当损伤程度达到60%以上时，有9 种实现了正确的构件识别，半数以上给出了可以接受的损伤程度描述。

本文介绍了一种基于神经网络的热舒适控制器研究，建立了热舒适区域模型，最后对一VAV系统进行了模拟。 Abstract—This paper describes the design of a thermal comfort controller for indoor thermal environment regulation. In this controller, Predicted Mean Vote (PMV) is adopted as the control objective and six variables are taken into consideration. Meanwhile, a kind of direct neural network (NN) control is designed, and a thermal space model for Variable-Air-Volume (VAV) application is developed. Based on the computer simulation, it is seen that this thermal comfort controller can maintain the indoor comfort level within the desired range under both heating / cooling modes. Furthermore, by combining the energy saving strategy with the VAV application, it also shows the potential for energy saving in future.

本资料为基于神经网络的逻辑最小造价覆盖算法，首先给出了最小造价覆盖问题与能量函数的映射关系，然后利用该网络的动态特性，求出最小造价覆盖问题的最优解。最后对算法进行了分析和小结。 内容详实，值得参考下载。

本资料为工程造价神经网络估算模型，本文建立了人工神经网络造价估算模型。论文详细地介绍了该模型建立的基本原理及学习的BP算法。最后以煤矿井筒工程实际资料为例，应用神经网络估算模型进行了估算，结果表明，该模型估算准确，由于考虑了主材价格变化，因此非常适用于工程造价动态管理。内容详实，值得参考下载。

本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上，提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法(Error Back Propagation with Peak Recognizer,简称BPPR).该理论及算法在修改网络权重时，偏重大值误差，即大值误差对权重的修改起主要作用.这种BPPR算法使人工神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度显著提高，从而保证了洪峰预报的可靠性.

基于人工神经网络的大体积混凝土温度场预测，内容详细丰富，可供网友参考下载。

本资料为霜层生长过程的神经网络仿真模型研究，利用神经网络的强非线性映射能力,对已公开发表的实验数据作了结霜过程的智能化仿真研究，内容详实，值得参考下载。

本资料为基于神经网络的建筑工程造价估计，本文提出了建筑工程造价估计的神经网络方法，应用BP模型，讨论了网络结构设计、学习算法等问题；计算实例表明，应用神经网络估计工程造价具有方便、准确等特点。内容详实，值得参考下载。

应用人工神经网络的基本原理，建立了一个基于神经网络的煤矿立井井筒非采动破裂的预测系统，实现了立井井筒破裂预测的智能化。最后将神经网络预测结果与数值计算结果对比，认为应用人工神经网络对立井井筒破裂时间的预测比较准确，实用。

采用改进后的BP 神经网络对桥梁结构进行损伤诊断,通过与传统BP 网络法的诊断结果进行对比,得出改 进后的BP 网络算法在实际应用中能克服传统BP 网络算法收敛速度慢,存在局部极小的问题. 改进后BP 网络的 桥梁结构损伤诊断具有较好的诊断效果,与传统的BP 神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了识 别精度,具有较好的应用前景.

根据空气质量日报的实际需要， 引入了Excel 软件神经网络技术建立空气质量日报 污染指数计算模型， 采用LM 算法提高了计算精度， 并将模型应用于北海市空气日报。结果 表明： 此法较之实际公式计算法更加快捷方便， 并且计算结果相当吻合

:阐述了利用神经网络进行桥梁损伤识别的可行性、优越性;重点讨论了适合桥梁损伤识别的训练函数特性、数据处理和样本集的构成;利用Traindx 和Trainlm 神经网络训练函数编写了桥梁结构损伤识别神经网络程序,该程序具有较强的容错性,在结构检测数据带有较大误差时,也能识别出损伤位置;通过算例分析了网络中不同的训练函数、检测误差、隐层神经元个数对识别性能的影响,并得出利用Trainlm 函数训练神经网络更理想,神经元越多识别效果越好的结论.

本文将神经网络理论和RBF算法应用于水环境评价中，介绍了径向基函数（RBF）的基本知识及RBF网络在环境监测中的应用；该方法较之原有的水质数

应用误差反向传播的人工神经网络技术对大跨度双层扭网壳进行设计，双层扭网壳的跨度在50～ 80 m 之间变化，训练了估算双层扭网壳的最大挠度、重量和杆单元横截面面积的神经网络。为减少数据的非线性和提高训练速度，形成了特殊的数据排序方法。这种方法提供了必要的稳定性。本文研究表明应用神经网络技术对双层网壳结构进行设计是可行的。

本资料为基于神经网络及遗传算法的投标报价变量选择，通过分析不同时代估算模型的特点及其存在的问题,建立了人工神经网络及遗传算法报价变量选择模型,用遗传算法对网络权值进行修剪,确定最优网络.内容详实，值得参考下载。

摘　要：根据现代控制技术的人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案，并分析了原理实现的可行性和技术难点。

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根据人工神经网络理论和方法，针对活性污泥间歇曝气系统的特点，提出了-活性污 泥间歇曝气系统的BP人工神经网络水质模型。通过对模型预测结果与实测值的比较表明：其具 有精度高，适应性强，使用方便的特点。这种模型的建立，为活性污泥工艺实现在线智能化控制提 供了一条简便的连径。

　用以活性污泥数学模型(ASM) 为基础的EFOR 软件的模拟输入输出数据训练设计好的神经网络,然后同时变化 输入数据,比较输出数据。结果表明神经网络用于污水生物脱氮过程的动态的模拟,预测出水COD 的误差可控制在±3 %以 下,出水TN 的误差可控制在±6 %以下,出水SS 的误差可控制在±10 %以下

本资料为基于模糊神经网络的建筑工程造价估计方法，提出了建筑工程造价估计的模糊神经网络方法，给出了用该方法进行建筑工程造价估计的基本原理，网络模型及估价方法，计算实例表明，应用模糊神经网络估计工程造价具有方便，准确的特点。内容详实，值得参考下载。

根据《环境质量报告书编写技术规定（暂行）》缺乏环境质量综合评价及其发展趋势的方法问题。本文 引入Ｅｘｃｅｌ软件Ｌ－Ｍ 神经网络技术建立了城市环境质量综合评价的神经网络模型，将模型应用于北海市环境质量。

摘要：将自组织神经网络模型应用于环境监测优化布点方案的决策，与模糊聚类方法的实例进行了比较，本方法不仅实用、有效，而且具有编程简洁，实现容易，效率更高的特点。

燃油经济性的提高和世界上严格的排放法规要求增强空气控制和燃烧技术，例如低温燃烧，PCCI（发动机燃烧数值模拟）和HCCI（均质混合气压燃技术）。另外，NOX 后处理系统，例如选择性催化还原系统（SCR）和倾斜NOX捕捉器，也需要减少车辆的尾气排放。关于发动机排放NOX的信息对于发动机的燃烧优化

本文利用人工神经网络的自适应性、容错性、模糊性，建立了各自的BP神经网络预测模型。对偏压短柱，选取长径比、偏心距、钢材的屈服强度、混凝土的抗压强度及偏心率等5个影响偏压短柱极限承载力的主要因素作为输入单元，以极限承载力为输出单元，选用52组数据作为训练集，13组数据作为测试集，建立了一个3层的BP神经网络预测模型，预测结果与现有规范比较，公式物理意义明确、简洁、结果准确。

于智能电力建设工程造价是一个非线性最优融合智能算法、运用知识自动处理及有效的计算机应用体系，它强调人的智能参与和强调智能算法的灵活应用与解决复杂问题的过程中表现出了良好的适应性和可操作性等.同时对某市送电线路历史工程样本训练和实例样本计算分析，验证了该方法的预测准确性和收敛性及将灰色系统理论与层次分析法进行有机地结合