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161.
162.
震灾经济损失评估的遗传神经网络模型 总被引:2,自引:0,他引:2
地震灾害造成的直接经济损失与很多因素有关:致灾因子强度,主要包括地震震级、发震时间及地点、震源深度和地震动输入参数等;受灾体密度,主要包括衡量城市经济和社会发展水平的人口密度、城市密度、建筑物密度和财产密度等;城市抵抗地震灾害的能力.这里选取震级、地震动输入参数、人均国内生产总值GDP、受灾面积和灾区人口密度作为网络的输入节点,用直接经济损失率作为网络的输出节点,建立了基于遗传神经网络的震灾经济损失评估模型,对地震灾害所造成的经济损失进行评估,实例验证了该方法的有效性. 相似文献
163.
火电厂干灰湿排系统结垢影响因素与结垢预测的人工神经网络方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对几个电厂灰水试验研究,导出了干灰湿排灰水系统结垢主要影响因素,本文以试验研究为基础,提出了联合梯度算法,首次用人工神经网络方法对灰管结垢预测进行了探讨,为水质预测提供了一条新途径。 相似文献
164.
道路运营安全性评价方法与指标 总被引:1,自引:1,他引:1
笔者从道路交通设施系统客观安全性和道路用户主观安全性的角度,应用交通冲突分析技术、运行车速预测方法、行车动力学仿真分析[空间视距模型、人工神经网络(ANN)模型],研究并分析车辆在自由流和非自由流两种状态下运营安全性,提出跟驰风险指数、变换车道风险指数、高速行车风险指数,建立了服务于道路安全运营管理的道路交通设施系统及其运营安全性的分析评价方法和指标。 相似文献
165.
人工神经网络在鞍山城区岩溶塌陷危险性评价中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
回顾了岩溶塌陷危险性评价研究进展,分析了鞍山市区岩溶塌陷的主要影响因素,选取了“盖层结构、盖层厚度、含砾石粘土厚度、构造影响距、构造组合、灰岩富水情况、降落漏斗影响距、地下水径流强度、基岩类型、岩溶填充率、线岩溶率、居民点分布和人口密度“作为岩溶塌陷危险性评价指标;结合实际情况阐述了人工神经网络的应用过程,得到了每个指标的权重;利用地理信息系统作为评价手段对鞍山市岩溶塌陷危险性进行了区划。通过与历史岩溶塌陷点分布图的比对,验证了区划结果是可信的。 相似文献
166.
采用MATLAB语言建立BP人工神经网络模型,以沈煤集团红阳三矿为例,在收集矿区开采移动实测数据基础上,利用已有观测数据对网络进行训练和测试,研究了煤矿开采引起的地表移动变形计算参数与地质采矿条件数据之间的关系,对地下开采引起的地表移动变形参数进行求取,对参数变化规律进行研究。建立了地袁移动参数预测模型,经过与实测值进行对比回归分析,证明了该网络的有效性和准确性。 相似文献
167.
大亚湾初级生产力人工神经网络预测模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对海湾初级生产力估算与预测难题,结合大亚湾近20 a的调查资料,基于MATLAB语言编程,将NH_4-N、NO_-N、NO_2-N、PO_4-P、SiO_3-Si、N/P作为输入,叶绿素a作为输出,建立大亚湾初级生产力的人工神经网络预测模型,并进行检验,其模拟值的平均相对误差0.932%;同时应用多元回归方法进行拟合预测,其拟合结果的平均相对误差为38.970%.研究结果表明,人工神经网络方法优于传统的统计学模型,具有较好的预测能力和实用性,可进行海湾初级生产力动态的预测估算,并具有较高的精度. 相似文献
168.
169.
基于实测光谱的杭州湾悬浮物浓度遥感反演模式 总被引:4,自引:1,他引:3
悬浮物是我国近海水质遥感监测的主要参数之一.利用ASD地物光谱仪测量杭州湾水体的反射光谱,同步采集表层水样获取悬浮物浓度,模拟水色卫星MODIS和MERIS的波段设置提取遥感反射率,基于人工神经网络分别建立2种悬浮物浓度的遥感反演模式.实测结果表明,杭州湾水体中悬浮物浓度较高,泥沙含量远远大于叶绿素浓度,平均值分别为705 mg/L和1.164 mg/m3;2个监测站位的悬浮物浓度表现出时空上的差异,尤其是随潮汐变化的短周期变异十分显著;实测水体反射率光谱曲线在650~700 nm之间与800 nm附近分别出现峰值,光谱曲线一阶微分结果显示第一反射峰的位置随着悬浮物浓度增大向长波方向移动.基于神经网络建立的模拟算法充分利用了卫星不同通道的光谱信息,可以同时模拟水体中色素与非色素悬浮物的浓度,模型取得了较好的拟合效果,R2均大于0.95,可以应用于实际卫星遥感反演,尤其是MERIS数据,因其具有相对较高的空间分辨率,在近海水环境遥感监测中的应用前景更为广阔. 相似文献
170.
本文依据建筑施工过程安全状态特征,从人、机、环境、管理四个方面进行分析,构建了建筑施工安全评价指标体系,并将粗糙集理论与人工神经网络模型两种方法相结合,建立了基于粗糙集-人工神经网络的建筑施工安全评价模型,对建筑施工过程安全状况进行评价,即:首先通过专家评议同粗糙集理论相结合,对评价指标体系中的各指标进行约简,并确定影响建筑施工安全的核心因素;然后将经粗糙集约简后的评价指标采用人工神经网络方法进行处理和计算。通过实际应用验证表明,经过训练后的神经网络所得的预测值同理论值相近,证明此种评价模型能为建筑施工安全评价提供合理的依据。 相似文献