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基于GA-ANN模型的A^2/O工艺运行参数优化 被引量:1
1
作者 邱微 吴克祥 +2 位作者 江进 赫俊国 袁一星 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期117-121,共5页
影响A^2/O工艺运行的参数有许多,这些因素相互联系、相互作用,影响工艺效率.为了弥补控制单一变量法或者设计正交试验法的不足,综合考察多种运行参数对工艺运行效果的影响,建立了基于遗传算法进行全局寻优的神经网络模型(GA-ANN模型),... 影响A^2/O工艺运行的参数有许多,这些因素相互联系、相互作用,影响工艺效率.为了弥补控制单一变量法或者设计正交试验法的不足,综合考察多种运行参数对工艺运行效果的影响,建立了基于遗传算法进行全局寻优的神经网络模型(GA-ANN模型),并应用于某城市污水处理厂A^2/O工艺的运行优化.获得该厂调试运行期间154组有效监测数据后,随机选取2/3的数据用于GA-ANN模型的求解,1/3的数据用于模型的检验,对工艺运行参数进行优化,得到最佳运行参数组合.结果显示,建立基于遗传算法的神经网络模型用于A^2/O工艺运行参数的优化是可行的,可以为污水处理厂运行参数的设置提供理论参考,对调试工作、提高工艺运行效率具有一定的实际指导意义. 展开更多
关键词 城市污水 A2/O 运行参数 ga-ann模型
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基于GA-ANN的高堆石坝施工期沉降分析
2
作者 柳育刚 孙静 刘东海 《施工技术》 CAS 北大核心 2012年第S1期358-360,共3页
施工期坝体沉降是影响大坝安全的主要因素。为精确计算施工期坝体的沉降,选取填筑高度和时效因子作为沉降分析变量,采用基于遗传算法的人工神经网络(GA-ANN)构造施工期坝体沉降预测模型;某工程实例应用表明,该模型具有较高的拟合、预测... 施工期坝体沉降是影响大坝安全的主要因素。为精确计算施工期坝体的沉降,选取填筑高度和时效因子作为沉降分析变量,采用基于遗传算法的人工神经网络(GA-ANN)构造施工期坝体沉降预测模型;某工程实例应用表明,该模型具有较高的拟合、预测精度,为大坝施工期沉降控制提供了依据。 展开更多
关键词 高堆石坝 ga-ann 时效因子 填筑高度 沉降
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GA-ANN算法在产品质量估计中的应用 被引量:2
3
作者 张克进 徐敏 俞金寿 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2000年第5期512-516,共5页
针对反向传播 ( BP)算法、径向基函数 ( RBF)算法的不足 ,提出了基于遗传算法 ( GA)确定神经网络结构或权值的进化神经网络算法 (简称 GA- ANN算法 )。在产品质量估计仿真研究中表明 ,该算法不需试凑而取得较好的网络结构和参数。
关键词 神经网络 遗传算法 ga-ann算法 产品质量估计
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基于GA-ANN的苏锡常地裂缝危险性评价 被引量:12
4
作者 朱锦旗 焦珣 +2 位作者 于军 武健强 苏小四 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期106-110,共5页
文章以苏锡常地区地裂缝危险性评价为例,利用遗传算法(GA)对人工神经网络(ANN)进行改进,先用GA优化BP网络初始权重,再用BP算法修改网络权重,实现不同尺度的同步调整。选择30点的不同地质条件组成样本对所建模型进行训练,评价指标包括:... 文章以苏锡常地区地裂缝危险性评价为例,利用遗传算法(GA)对人工神经网络(ANN)进行改进,先用GA优化BP网络初始权重,再用BP算法修改网络权重,实现不同尺度的同步调整。选择30点的不同地质条件组成样本对所建模型进行训练,评价指标包括:基岩埋深、基岩起伏度、地下水位、地面沉降梯度、含水层导水系数和粘性土层厚度。经过500次GA迭代,得到苏锡常地区地裂缝ANN模型的最佳权重组合,该耦合模型能对全区地裂缝地质条件进行正确分类,精度接近1‰。 展开更多
关键词 地裂缝 地面沉降 人工神经网络 遗传算法 苏锡常地区
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基于GA-ANN模式识别技术的中药效应成分筛选研究 被引量:1
5
作者 胡律江 魏燕娜 +4 位作者 赵晓娟 郭慧玲 胡志方 高文军 曾辉 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期274-277,共4页
目的:应用基于遗传算法(GA)的BP神经网络(BP-ANN)模型和平均影响值(MIV)算法对中药效应成分进行筛选。方法:以四制香附为模型药物,通过MATLAB 7.14软件中的遗传算法和神经网络工具箱,建立GA-ANN模型,筛选出四制香附治疗痛经功效的主要... 目的:应用基于遗传算法(GA)的BP神经网络(BP-ANN)模型和平均影响值(MIV)算法对中药效应成分进行筛选。方法:以四制香附为模型药物,通过MATLAB 7.14软件中的遗传算法和神经网络工具箱,建立GA-ANN模型,筛选出四制香附治疗痛经功效的主要效应成分。结果:四制香附有效成分中治疗痛经的前4位为:在体动物模型中为x13、x15、x16、x7峰;离体模型中为x15、x13、x16、x9峰。结论:运用GA-ANN算法与前期研究的PLS-ANN法分析结果相吻合,提示GA-ANN算法可有效的实现四制香附调经止痛有效成分的筛选。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 平均影响值 四制香附 有效成分
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基于GA-ANN改进的空气质量预测模型 被引量:20
6
作者 赵宏 刘爱霞 +1 位作者 王恺 白志鹏 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1276-1281,共6页
基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用.设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料... 基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用.设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料对该模型进行验证.对2007年全年的ρ(SO2),ρ(NO2)和ρ(PM10)进行预测,预测值与实测值的相关系数分别为0.899 6,0.828 3和0.600 0.与一般的人工神经网络预测模型相比较,GA-ANN模型将空气质量等级预报的准确率从77.57%提高到79.67%.GA-ANN模型可结合其他方法进行日常空气质量预报. 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 空气质量预测 空气污染指数
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基于GA-ANN的绿色产品制造工艺多目标 被引量:3
7
作者 刘丽 殷国富 +1 位作者 周长春 欧彦江 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第14期126-129,共4页
为解决绿色产品制造工艺的多目标优化问题,提出一种将神经网络与遗传算法集成的求解决策模型。该模型以产品的基本性能、资源属性、能源属性和生命周期的环境属性为优化目标,利用人工神经网络进行系统建模,并为遗传算法找到适应度函数... 为解决绿色产品制造工艺的多目标优化问题,提出一种将神经网络与遗传算法集成的求解决策模型。该模型以产品的基本性能、资源属性、能源属性和生命周期的环境属性为优化目标,利用人工神经网络进行系统建模,并为遗传算法找到适应度函数及求得目标函数值的方法,进而利用遗传算法进行多目标优化。最后,通过电动截止阀的阀体制造工艺优化实例对提出的方法进行了验证。 展开更多
关键词 绿色制造 绿色制造工艺 遗传算法 人工神经网络 环境
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基于GA-ANN算法的配电网线损计算模型研究 被引量:3
8
作者 梁凯 赵学松 赵维宏 《电工技术》 2018年第21期34-36,共3页
针对线损计算的难点问题,建立了基于GA-ANN算法的配电网线损计算模型,并阐述了线损计算的具体方法,最后通过算例仿真对该计算模型进行了验证。仿真结果表明,与其它算法相比,基于GA-ANN的算法具有收敛性能强、速度快和计算准确度高等优点。
关键词 ga-ann算法 配电网 线损
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基于GA-ANN法的化学元素与锆合金相变点模型
9
作者 杨锋 王旭峰 尉北玲 《金属世界》 2016年第5期23-26,共4页
文章以锆合金化学元素的含量和相变点的关系为研究对象,建立了锆合金化学元素与相变点的GA-ANN模型。在模型的构建过程中,以锆合金中化学元素含量为GA-ANN的输入单元,以锆合金的相变点温度为GA-ANN的输出单元。GA-ANN的模型结构为7-8-1... 文章以锆合金化学元素的含量和相变点的关系为研究对象,建立了锆合金化学元素与相变点的GA-ANN模型。在模型的构建过程中,以锆合金中化学元素含量为GA-ANN的输入单元,以锆合金的相变点温度为GA-ANN的输出单元。GA-ANN的模型结构为7-8-1,在模型中的学习速率和动量因子分别为0.8和0.6。利用所建立的网络模型预测了不同合金元素含量下锆合金相变点的测试结果。该GA-ANN模型最大相对误差仅为7%,可有效地通过锆合金中的合金元素含量数值判定锆合金的相变点,为研究锆合金的合金元素含量与相变点之间的关系提供了一种新方法。 展开更多
关键词 锆合金 ga-ann 相变点 合金元素含量 学习速率 输出单元 神经网络 隐含层 最大相对误差 输入单元
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RSM与GA-ANN联用优化超声辅助水提取多酚工艺 被引量:3
10
作者 王鹏旭 成传香 +1 位作者 贾蒙 马亚琴 《天然产物研究与开发》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期136-143,共8页
为探究超声波细胞破碎机辅助水提取多酚的可行性,以橙皮为原料,利用响应曲面法(response surface methodology,RSM)可视化分析了温度、占空比、料液比对多酚产量的影响(显著性、交互性、主次性)。随后以RSM数据为样本,通过遗传算法-人... 为探究超声波细胞破碎机辅助水提取多酚的可行性,以橙皮为原料,利用响应曲面法(response surface methodology,RSM)可视化分析了温度、占空比、料液比对多酚产量的影响(显著性、交互性、主次性)。随后以RSM数据为样本,通过遗传算法-人工神经网络(genetic algorithms-artificial neural network,GA-ANN)对样本数据深度学习并优化。结果表明,水相体系中高温(70℃)可有效促进多酚的释放,但是较高占空比却显著造成多酚降解。RSM与GA-ANN联用具有更优的预测能力,其优化条件为:温度67℃,占空比1/2,料液比1∶25 g/mL。总酚得率为8.21 mg GAE/g,达到80%甲醇水提取产量的84%。实验证明了超声辅助水提取多酚的可行性及RSM与GA-ANN联用在优化提取中的卓越性。 展开更多
关键词 响应曲面法 遗传算法-人工神经网络 超声波 水提取 多酚
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基于GA-ANN的非线性半参数建模方法 被引量:3
11
作者 段斌 梁军 +2 位作者 费正顺 杨敏 胡斌 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期977-983,共7页
为结合参数模型与非参数模型各自的优势,提高建模精度,将非线性半参数模型引入到工业过程建模中.提出基于遗传算法和神经网络的非线性半参数模型的建模方法及结构方案,并给出同时估计参数模型部分和非参数模型部分的交叉循环迭代的算法... 为结合参数模型与非参数模型各自的优势,提高建模精度,将非线性半参数模型引入到工业过程建模中.提出基于遗传算法和神经网络的非线性半参数模型的建模方法及结构方案,并给出同时估计参数模型部分和非参数模型部分的交叉循环迭代的算法步骤.对算法中的神经网络的设计和遗传算法进行了改进研究,重点讨论了在增加精英保留策略、增加算法的记忆功能、提出新的适应度计算方法和交叉变异策略等方面的改进措施.采用聚乙烯装置的现场工业数据对方法的有效性进行了验证.结果表明:半参数模型比传统的参数模型有更好的预测精度,并能够较好地跟踪过程变化. 展开更多
关键词 半参数模型 非线性系统 遗传算法 神经网络
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Research on Mineral Resource Prediction by GA-ANN
12
作者 韩万林 张幼蒂 《Journal of China University of Mining and Technology》 2002年第1期15-19,共5页
Fault recognition and coal seam thickness forecast are important problems in mineral resource prediction. Knowledge of multiple disciplines, which include mining engineering, mine geology, seismic prospecting etc, was... Fault recognition and coal seam thickness forecast are important problems in mineral resource prediction. Knowledge of multiple disciplines, which include mining engineering, mine geology, seismic prospecting etc, was used synthetically. Artificial neural network was combined with genetic algorithm to found integrated AI method of genetic algorithm artificial neural network(GA ANN). Fault recognition and coal seam thickness forecast were carried to completion by case studies. And the research results are satisfactory. 展开更多
关键词 GA ANN fault recognition coal seam thickness forecast
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基于BP-ANN的人工渗滤系统去除总磷过程优化
13
作者 刘元坤 曹塬琪 +2 位作者 于艾鑫 李星 郭晓天 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3151-3160,共10页
本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,... 本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,P<0.0001,可较好的对TP的去除过程进行预测,接触时间为TP去除率最显著的参数,TP吸附过程中各因素的相对影响顺序为:接触时间>pH值>温度>初始浓度.采用BP-ANN模型进行优化,最佳网络结构为4-8-1.敏感性分析表明,影响TP去除率的因素依次为接触时间(34.05%)>pH值(28.67%)>温度(19.56%)>初始浓度(17.72%).基于BP-ANN模型,采用GA优化人工渗滤系统运行条件,对TP去除过程的优化结果为:接触时间为720.53min、初始浓度为2.75mg/L、温度为30.62℃、pH为5,达到最佳去除率(99.63%).试验验证分析表明,BP-ANN-GA较BBD-RSM的预测值与实验值相比拥有较高的R 2(0.9939)和较低的RSME(1.2851),说明该模型具有更好的预测能力,能更好的描述人工快速渗滤系统对TP的去除过程. 展开更多
关键词 BBD响应面法 反向传播人工神经网络 遗传算法 总磷 人工快速渗滤系统
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基于BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法 被引量:1
14
作者 金灵 《科技创新与应用》 2025年第20期82-85,共4页
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的日益增加,精准的短期电力负荷预测对于电力系统的稳定运行、经济调度以及能源管理等方面至关重要。该文针对BP-ANN算法对短期电力负荷数据预测可能存在的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度较慢等... 随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的日益增加,精准的短期电力负荷预测对于电力系统的稳定运行、经济调度以及能源管理等方面至关重要。该文针对BP-ANN算法对短期电力负荷数据预测可能存在的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法,通过实例验证GA-BP-ANN和PSO-BP-ANN这2种预测模型的相关系数R2均高于BP-ANN预测模型的,预测误差也低于BP-ANN预测模型,结果表明,基于BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法具有良好的应用前景,可为电力系统的高效运行和合理规划提供有力的技术支持。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 电力负荷预测 BP-ANN 融合算法 GA-BP-ANN
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316L钢热变形力学性能预测及组织演变模拟分析
15
作者 瞿柯杰 孙昊 +3 位作者 屠业宽 沙金洋 杨庆兆 张振 《物理测试》 2025年第3期1-9,共9页
为优化热加工工艺参数提供数值化解决方案,突破传统试错法在高温塑性成形质量控制中的效率瓶颈,本文利用热模拟实验机对316L奥氏体钢进行不同应变速率下的热模拟压缩试验,通过纳米压痕测试研究不同变形条件下晶粒的局部力学响应,采用DEF... 为优化热加工工艺参数提供数值化解决方案,突破传统试错法在高温塑性成形质量控制中的效率瓶颈,本文利用热模拟实验机对316L奥氏体钢进行不同应变速率下的热模拟压缩试验,通过纳米压痕测试研究不同变形条件下晶粒的局部力学响应,采用DEFORM有限元仿真软件对热变形再结晶过程进行分析;采用一种非线性映射能力的遗传算法(GA)反向传播(BP)人工神经网络(ANN),对奥氏体钢的力学性能进行预测。结果表明:在316L奥氏体钢热压缩变形过程中,动态再结晶作为组织演变的主导机制,其进程受应变速率影响显著。试验表明,高应变速率通过加速位错增殖与能量累积,有效促进再结晶形核及晶粒重构。数值模拟研究进一步揭示,随着形变量提升,材料动态再结晶体积分数呈正向增长并伴随显著晶粒细化效应。针对该材料高温流变行为预测,研究提出基于遗传算法优化的混合智能算法模型,通过改进BP神经网络初始参数敏感性,显著提升了应力预测的精度稳定性,为复杂热加工过程的数值模拟提供了可靠的计算方法。 展开更多
关键词 奥氏体钢 热模拟压缩 遗传算法反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN) 动态再结晶 DEFORM-3D
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GA-BP-ANN耦合RSM优化表面机械滚压1060铝表面粗糙度 被引量:1
16
作者 柳想 王成 +5 位作者 汪森辉 孙坤 费树辉 李保坤 邓海顺 沈刚 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第24期154-164,共11页
目的优化表面机械滚压工艺参数组合,获得最小表面粗糙度。方法基于气压驱动表面机械滚压实验平台,以1060铝棒为研究对象,采用响应面法(RSM)设计试验研究驱动压力、滚压道次、试样转速对受滚压铝棒试样表面粗糙度的影响规律,并利用遗传... 目的优化表面机械滚压工艺参数组合,获得最小表面粗糙度。方法基于气压驱动表面机械滚压实验平台,以1060铝棒为研究对象,采用响应面法(RSM)设计试验研究驱动压力、滚压道次、试样转速对受滚压铝棒试样表面粗糙度的影响规律,并利用遗传算法结合反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)机器学习模型预测不同工况参数组合对应的表面粗糙度,并通过实验对该模型进行有效性验证。基于GA-BP-ANN预测结果,在给定参数范围内构造多个随机小范围响应面,通过分析这些随机小范围RSM优化结果的聚集程度,实现GA-BP-ANN耦合RSM优化。结果单个响应面优化的最佳工艺参数组合为0.074 MPa的驱动压力、5个滚压道次、435.4 r/min的试样转速,预测的表面粗糙度(Ra)为0.45μm,但该工况下实验测量的表面粗糙度为0.53μm,且非最小值;而GA-BP-ANN耦合RSM优化的工况组合为0.073 MPa的驱动压力、4个滚压道次、286.9 r/min的试样转速,预测的表面粗糙度为0.31μm,相同工况下实验测量结果为0.36μm。结论与单个RSM优化结果相比,采用GA-BP-ANN耦合RSM能够更加有效地优化气压驱动表面机械滚压工艺参数组合,获得更小的表面粗糙度。 展开更多
关键词 表面粗糙度 表面机械滚压 1060铝 响应面法 GA-BP-ANN
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基于机器学习的煤层气矿区钻进速率预测研究——以澳大利亚苏拉特盆地为例 被引量:2
17
作者 陈冠群 黄鑫怀 林俞亨 《世界核地质科学》 CAS 2024年第2期405-417,共13页
在石油钻进工程中,钻进速率(rateofpenetration,简称ROP)是影响钻进效率和成本的重要指标。基于经验的ROP预测方法具有成本较高和效率较低的问题,为了解决这一局限性,本研究以澳大利亚昆士兰州的苏拉特盆地煤层气矿区的五口钻井为研究对... 在石油钻进工程中,钻进速率(rateofpenetration,简称ROP)是影响钻进效率和成本的重要指标。基于经验的ROP预测方法具有成本较高和效率较低的问题,为了解决这一局限性,本研究以澳大利亚昆士兰州的苏拉特盆地煤层气矿区的五口钻井为研究对象,在考虑数据是否完整和是否过滤的情况下,通过基于人工神经网络和极致梯度提升的监督式机器学习方法,利用其中三口钻井的钻进参数进行模型训练,并将训练后的模型应用于其他两口钻井的ROP预测来对比不同模型的预测优劣情况,从而获得较优的ROP预测方法。结果显示:人工神经网络和极致梯度提升在ROP预测中不同方面都显示出良好性能,其中人工神经网络在训练集的准确性上表现略优(R2=0.57),而极致梯度提升在测试集数据中有更好的性能。这为未来在石油钻进领域进一步利用机器学习技术进行ROP预测具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 钻进速率 煤层气 机器学习 ANN XGBoost
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基于机器学习的超高性能混凝土性能预测
18
作者 鄢亦斌 刘开志 +3 位作者 高立强 龙勇 李晨 费顺鑫 《混凝土与水泥制品》 2024年第11期49-53,59,共6页
基于改进的Andreasen-Andersen(MAA)颗粒堆积模型设计了93组UHPC配合比,根据93组样本的抗压强度与流动度建立了数据库,采用线性回归模型、二次项回归模型、人工神经网络(ANN)模型预测了UHPC的流动度和28 d抗压强度,并使用遗传算法(GA)对... 基于改进的Andreasen-Andersen(MAA)颗粒堆积模型设计了93组UHPC配合比,根据93组样本的抗压强度与流动度建立了数据库,采用线性回归模型、二次项回归模型、人工神经网络(ANN)模型预测了UHPC的流动度和28 d抗压强度,并使用遗传算法(GA)对ANN模型进行优化得到了GA-ANN模型,最后对比了四种模型的预测精度和稳定性。结果表明:四种模型对UHPC流动度和28 d抗压强度预测精度的高低顺序为GA-ANN模型>ANN模型>二次项回归模型>线性回归模型,其中,GA-ANN模型的R2分别达到了0.979和0.982。 展开更多
关键词 超高性能混凝土(UHPC) 人工神经网络(ANN) 遗传算法(GA) 性能预测 抗压强度 流动度
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大型地下洞室考虑开挖卸荷效应的位移反分析 被引量:30
19
作者 董志宏 丁秀丽 +2 位作者 卢波 张风 张练 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1562-1568,共7页
基于现场监测资料的位移反分析是地下工程动态监控、信息化施工的重要组成部分。以乌江彭水水电站大型地下厂房(开挖跨度为30 m,高度为78.5 m)为例,从围岩实测位移出发,建立了基于均匀设计-神经网络-遗传算法的围岩力学参数的系统反分... 基于现场监测资料的位移反分析是地下工程动态监控、信息化施工的重要组成部分。以乌江彭水水电站大型地下厂房(开挖跨度为30 m,高度为78.5 m)为例,从围岩实测位移出发,建立了基于均匀设计-神经网络-遗传算法的围岩力学参数的系统反分析方法,反演考虑开挖卸荷效应的围岩力学参数。根据数值分析结果形成训练样本,利用BP人工神经网络映射围岩的变形与力学参数的关系,同时针对传统人工神经网络存在初始权值难以确定的问题,应用遗传算法优化神经网络的初始权值;利用现场监测的增量变形反演了围岩的力学参数;最后利用反演出的参数,进行地下厂房开挖预测分析。结果表明,预测位移与现场监测位移较为接近,进行统计检验结果为优,说明该参数反演方法是正确合理的。 展开更多
关键词 位移反分析 大型地下洞室 围岩扰动 增量位移 遗传-神经网络
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遗传神经网络在木塑复合材料力学性能预测中的应用 被引量:7
20
作者 孙建平 王逢瑚 +1 位作者 李鹏 才智 《高分子材料科学与工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期117-120,共4页
利用遗传算法(GA)和神经网络对木塑复合材料力学性能进行预测。首先利用神经网络构建木塑复合板材主要工艺参数热压时间(T)、马来酸酐(MA)和废旧塑料聚丙烯(PP)与材料力学性能内结合强度(IB)、静曲强度(MOR)、弹性模量(MOE)和吸收厚度... 利用遗传算法(GA)和神经网络对木塑复合材料力学性能进行预测。首先利用神经网络构建木塑复合板材主要工艺参数热压时间(T)、马来酸酐(MA)和废旧塑料聚丙烯(PP)与材料力学性能内结合强度(IB)、静曲强度(MOR)、弹性模量(MOE)和吸收厚度膨胀率(TS)之间的关系模型,然后利用遗传算法对模型进行优化和训练;最后利用训练好模型对材料的力学性能进行预测以及模型验证。结合显示优化模型预测的板材的MOE的误差范围分别为2%~15.5%、9%~38%和4%~70%,远小于未优化模型的预测误差8%~1491%、2.8%~1950%和15%~128%;对IB、MOR和TS的预测也有相似的结果。 展开更多
关键词 木塑复合材料 遗传算法 人工神经网络 力学性能
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