期刊导航
期刊开放获取
重庆大学
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
基于BP神经网络的变形监测数据处理
被引量:
1
原文传递
导出
摘要
变形监测是大型建筑物、构筑物安全运营的保障性工作,从而避免灾害的发生,则需要进行相应的预测预警。本文通过基于BP网络模型的变形监测与基于遗传算法的BP网络模型的变形监测的对比,表明所建立的GA-BP模型预测输出的误差要优于单一的BP神经网络模型,能更加有效、可靠地预测相关变形。
作者
王志城
汪新
戴卿
机构地区
重庆水利电力职业技术学院建筑工程系
出处
《轻工科技》
2013年第11期85-86,共2页
Light Industry Science and Technology
关键词
BP模型
变形监测
遗传算法
预测
分类号
TU196.1 [建筑科学—建筑理论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
0
参考文献
0
共引文献
0
同被引文献
11
引证文献
1
二级引证文献
3
同被引文献
11
1
顾孟钧,张志和,陈友.
基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型[J]
.商场现代化,2008(27):26-26.
被引量:3
2
卢志耀.
神经网络预测编码器的设计及应用[J]
.山西电子技术,2009(2):29-31.
被引量:2
3
陈秋玲,薛玉春,肖璐.
金融风险预警:评价指标、预警机制与实证研究[J]
.上海大学学报(社会科学版),2009,16(5):127-144.
被引量:57
4
王庆,刘琨,张志超.
基于BP神经网络的知识员工—岗位匹配测评研究[J]
.科技管理研究,2009,29(10):294-295.
被引量:10
5
杨红,高月芳,罗飞,许玉格.
采用自适应自回归小波神经网络的单步预测控制[J]
.信息与控制,2010,39(5):553-558.
被引量:2
6
王学斌,陈全.
人工神经元网络在安全事故趋势预测中的应用[J]
.天津理工大学学报,2011,27(3):81-83.
被引量:3
7
陈昕,范海涛.
太阳能光热发电技术发展现状[J]
.能源与环境,2012(1):90-92.
被引量:45
8
郭苏,刘德有,张耀明,许昌,王沛.
循环模式DSG槽式太阳能集热器出口蒸汽温度控制策略研究[J]
.中国电机工程学报,2012,32(20):62-68.
被引量:18
9
崔东文.
基于改进BP神经网络模型的云南文山州水资源脆弱性综合评价[J]
.长江科学院院报,2013,30(3):1-7.
被引量:32
10
冯玉海,沈本贤,高晋生.
微晶蜡非催化氧化反应的神经网络模型[J]
.华东理工大学学报(自然科学版),2002,28(1):55-58.
被引量:1
引证文献
1
1
孟珊珊,郑健,吴昊.
碟式太阳能集热器出口空气温度预测研究[J]
.太阳能,2016(9):54-59.
被引量:3
二级引证文献
3
1
朱正林,刘权,张欢.
基于优化广义回归神经网络的碟式太阳能温度预测研究[J]
.南京工程学院学报(自然科学版),2020,18(1):1-5.
被引量:2
2
白冰.
GABP神经网络算法模型在计算机网络安全评估的应用研究[J]
.自动化技术与应用,2022,41(1):83-86.
被引量:13
3
普智勇,夏攀,张璐,王硕,王允,闵敏.
机器学习与统计方法在太阳能预报中的比较性分析[J]
.太阳能学报,2023,44(7):162-167.
被引量:1
1
雷鸣,贾凯华.
基于卡尔曼滤波的BP神经网络在滑坡监测的应用[J]
.卷宗,2015,5(11):355-355.
2
李卫国,高飞,徐文兵.
基于小波滤波方法在变形监测数据处理中的应用[J]
.铁道勘察,2007,33(5):18-21.
被引量:4
3
王新全,孙培廷,邹永久,李国龙.
基于GA-BP模型的船舶柴油机排气温度趋势预测[J]
.大连海事大学学报,2015,41(3):73-76.
被引量:18
4
张潇珑.
基因表达式编程方法在变形监测数据处理中的应用探讨[J]
.河南科技,2013,32(7X):12-13.
5
张银虎,孙伟玲,张金龙.
基坑施工变形监测数据处理系统的设计[J]
.铁道勘察,2008,24(2):14-18.
被引量:4
6
王垦,宋伟,冬建峰.
利用8031单片机实现大型建筑物火灾监控系统[J]
.自动化技术与应用,2000,19(4):20-24.
被引量:1
7
卢祥,马友利,王芳洁,陈刚.
模糊神经网络在变形监测预报中的应用研究[J]
.测绘科学,2010,35(S1):113-114.
被引量:7
8
童树奇.
人工神经网络在边坡工程中的应用研究[J]
.广东土木与建筑,2006,13(9):34-36.
被引量:2
9
China National Convention Center[J]
.China Today,2009,58(10):41-41.
10
卢家海.
人工神经网络在CFG桩复合地基承载力计算中的应用研究[J]
.科学之友(下),2013(5):26-28.
轻工科技
2013年 第11期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部