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人工神经网络技术在混凝土本构模型中的应用 被引量:12
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作者 逯静洲 林皋 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期38-42,48,共6页
利用反向传播前馈神经网络 (BP网络 )的模拟能力来代替传统的方法 ,建立了在三轴单调比例加载情况下混凝土的全量型和增量型神经网络本构模型。通过对比模拟结果 ,对这些模型的差别进行了分析。从模型预测值和试验值逼近程度可以看出 ,... 利用反向传播前馈神经网络 (BP网络 )的模拟能力来代替传统的方法 ,建立了在三轴单调比例加载情况下混凝土的全量型和增量型神经网络本构模型。通过对比模拟结果 ,对这些模型的差别进行了分析。从模型预测值和试验值逼近程度可以看出 ,训练后的模型具有很高的学习精度和良好的泛化能力 。 展开更多
关键词 人工神经网络 混凝土 本构模型 模型预测值
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Effect Research of Immobilized Algae-bacteria Removal Ammonia Nitrogen of Aquaculture Wastewater and Proposed Model 被引量:14
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作者 邹万生 张景来 +1 位作者 刘良国 邓武军 《Agricultural Science & Technology》 CAS 2010年第5期117-120,共4页
Applied Immobilized algae bacteria (ABI) to remove ammonia of freshwater aquaculture wastewater. Temperature (T),PH,light intensity (I),dissolved oxygen (DO) and filling rate five factors plays important role in the p... Applied Immobilized algae bacteria (ABI) to remove ammonia of freshwater aquaculture wastewater. Temperature (T),PH,light intensity (I),dissolved oxygen (DO) and filling rate five factors plays important role in the process of ammonia nitrogen removal ,related data between ammonia removal and five factors was received through multi-factor orthogonal test,and established relations model between the five factor and nitrogen removal. The results show that five-factors had significant effect on AR,and the best combinations for removing AR was temperature 30 ℃,pH=7.0,light intensity 6 000 lux,dissolved oxygen 5.0 mg/L and the fill rate 10%. According to the experimental data,equation model was proposed and coefficient of determination R2 =0.864 8,P<0.05. Samples T-test was done between the model predictions and the actual measured values.Test results showed that the significant difference of overall mean value sig. (2-tailed) was 0.978 (P>0.05),it Shows that had no significant difference between model predictions and the actual measured value,and model had a high degree of fitting. 展开更多
关键词 Immobilized Algae-bacteria Aquaculture wastewater Ammonia remove rate Proposed model
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改进BP神经网络模型在索塔变形预测中的应用 被引量:2
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作者 陈帅 黄腾 高大龙 《地理空间信息》 2022年第2期27-32,共6页
通过分析温度、风速气压、日照和拉索拉力等因素,建立函数关系模型,结合南京长江五桥钢壳-混凝土索塔变形监测实例,采用基于小波阈值去噪、岭回归、BP神经网络的多算法组合模型,进行不同组合算法的实验,预测索塔监测点的坐标,与全站仪... 通过分析温度、风速气压、日照和拉索拉力等因素,建立函数关系模型,结合南京长江五桥钢壳-混凝土索塔变形监测实例,采用基于小波阈值去噪、岭回归、BP神经网络的多算法组合模型,进行不同组合算法的实验,预测索塔监测点的坐标,与全站仪观测的索塔变形数据进行比较,得到小波-岭回归-BP神经网. 展开更多
关键词 钢-混索塔 小波去噪 岭回归 BP神经网络 模型预测值最为接近真
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