隧道围岩收敛变形的改进GM(1,1)预测模型

为了有效提高隧道围岩变形的预测精度,对传统GM(1,1)预测模型进行了改进。改进模型通过对原始监测数据列优化重构,降低了量测误差、外界因素等噪声干扰造成的监测数据随机突变和离散性,提高了模型预测效果,并结合梅花山隧道典型监测断面对改进GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明:改进GM(1,1)预测模型增强了环境适应能力;预测结果与实际监测数据吻合程度明显提高,具有较好的实际工程应用推广价值。     

基于组合模型的高铁隧道围岩收敛变形预测

为提高围岩收敛变形预测精度,依托阳山高速铁路隧道,基于贝叶斯参数优化的经验模型预测收敛变形的趋势项,然后采用支持向量回归算法修正经验模型的预测结果,据此构建基于组合模型的高铁隧道围岩收敛变形预测模型.将均方误差和平均绝对百分误差作为评价指标,与同类型支持向量机回归模型的预测结果进行对比.结果 表明,经验模型的预测值与目标值随时间变化的趋势一致,但对于数据中的波动部分,预测值与目标值存在较大偏差.误差修正模型较好地预测数据中的波动部分,对提高预测精度效果明显.在2组实测数据中,组合模型预测值的均方误差相较于经验模型降幅分别达到97.0％和93.4％,且较同类型支持向量机回归模型具有更高的预测精度.     

某电站引水隧洞围岩收敛变形预测

针对引水隧洞围岩变形受地质、施工等因素综合影响的特点,引入人工神经网络理论,建立了隧洞收敛测值终值预测的BP网络模型,并应用MATLAB进行BP网络设计和程序编制．实例分析表明,利用所建立的BP网络模型进行围岩收敛变形预测,结果合理可行．     

基于卷积神经网络的机票低价预测

准确的机票低价预测有助于民航需求与供给的灵活对接及民航资源的充分利用.机票价格波动性大、随机性强、易受到诸多因素的影响,使得机票价格预测成为了一个极具挑战的问题.充分考虑机票价格自身特点,设计了二维"机票价格时间片"结构,并基于时间片充分挖掘、利用机票价格数据的规律与关系,设计了以卷积神经网络为核心的两阶段机票价格预测模型,对未来机票最低价格进行预测.在某在线订票网站的真实价格数据集上进行了验证,并与4种流行的基准模型进行了对比.结果表明:本文的方法明显优于其他模型,MAE效果提升了13.67%,MAPE数值降低了1.52%.     

基于卷积神经网络的基因剪接位点预测

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。     

BP神经网络在围岩变形预测中的应用

利用神经网络，建立了围岩变形预测的BP神经网络模型，采用围岩变形的实测数据对网络进行了训练，以此训练好的BP神经网络对围岩变形进行了预测。预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测围岩变形提供了一种新的方法。     

基于一种改进的一维卷积神经网络电机故障诊断方法

故障诊断对于保障电机正常运行有着重要意义,卷积神经网络(CNN)对单一电机故障有着良好的诊断效果.然而传统CNN在处理不同尺寸的数据上存在局限性.针对这一问题,提出了一种基于空间金字塔池化和一维卷积神经网络相结合的故障诊断方法与参数优化策略.该方法不仅使网络可以处理不同尺寸的数据,还降低了网络结构的复杂性和所需运算量.所提出的参数优化策略从理论上解决了诊断过程中可能会发生的金字塔池化的尺度失配问题.仿真结果表明,与传统网络相比,所提出的方法提高了网络结构的鲁棒性与泛化能力,可以更加快速准确地实现电机的故障诊断.     

基于遗传算法改进的卷积神经网络短时交通流预测

交通流预测对于减少拥堵、节能减排具有重要意义.基于卷积神经网络的预测方法普遍采用梯度下降法训练神经网络,缺点在于预测对网络初始参数敏感.本文采用遗传算法对卷积神经网络的网络参数进行确定从而对短时交通流进行预测.首先,根据交通流数据的特点,设计了适用于交通流预测的卷积神经网络结构;然后,确定卷积神经网络的卷积核与全连接层参数的解空间;随后,采用遗传算法对卷积神经网络参数在可行域中通过选择、交叉、变异三种遗传操作不断迭代搜索得到最优参数解.仿真结果表明,与梯度下降法训练的卷积神经网络相比,该方法拥有更高的预测精度.     

BP小波神经网络在大断面隧道变形预测中的应用

将BP算法引入小波神经网络,自适应地调整小波系数和网络权重,同时利用自适应算法调节BP算法的学习率,提高收敛效率.以4车道隧道——前欧隧道的监测数据为基础,建立BP小波神经网络变形预测模型.预测结果表明:BP小波神经网络对地质条件相似,施工及初期支护方法相同的隧道断面变形进行预测,其预测结果满足工程精度要求,能较准确地...     

基于一维卷积神经网络的恒星光谱分类研究

对天体光谱数据进行分类,是天文研究的重要步骤.鉴于一维卷积神经网络可以很好地分析具有固定长度周期的信号数据,为了更进一步提高F5、G5、K5型恒星光谱数据的分类精确度,在LAMOST数据库中选取这3种恒星光谱应用于一维卷积神经网络,进行分类研究,并与DBN、Inception v3等实验进行对比,验证了一维卷积神经网络...     

基于RBF神经网络算法的连拱隧道围岩变形预测方法研究

利用径向基函数前馈式神经网络的特性，构建了连拱隧洞围岩变形的预测模型，并利用Matlab工具对模型进行求解。最后的工程实例对文章的方法进行了检验，其结果表明，此方法具有求解速度快，结果更为优化、预测效果更好等优点。     

基于改进的卷积神经网络图像识别方法

当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。     

基于RBF神经网络的隧洞围岩变形预测方法

传统回归方法对于围岩变形时程曲线存在反弯点，这种情况的模拟具有难度。提出的基于RBF神经网络的隧道围岩变形预测方法，不仅能很好地描述复杂的围岩变形时程曲线     

基于卷积神经网络的辣椒识别

农产品检测技术一直以来都是农业领域研究的热点问题,但以往的识别的错误率都居高不下,该文采用了基于有深度学习机制的卷积神经网络方法来提高识别率.首先对采集到的图像进行预处理得到规范化的二值化图像,再利用Matlab软件进行神经网络的建模,利用其网络自学习能力进行训练与测试,通过仿真验证卷积神经网络对辣椒图像的精确识别率.并与传统BP神经网络进行比较,表明其具有很好的鲁棒性和泛化能力.     

基于卷积神经网络的掌纹识别方法

为避免在处理掌纹识别时人工提取掌纹特征,提出使用卷积神经网络(CNN)来处理掌纹识别问题。首先根据掌纹的几何形状特点进行预处理,切割出掌纹的感兴趣区域(ROI);然后将感兴趣区域进行归一化并组成一个二维矩阵作为卷积神经网络的输入;再使用批量随机梯度下降算法对网络进行训练,得到最优的网络参数;最后对测试掌纹进行分类识别,分类器使用Softmax。应用于香港理工大学掌纹数据库(v2)的掌纹识别率达到99.15%,单张掌纹的识别时间小于0.01 s,验证了方法的有效性。     

基于一维卷积神经网络的地铁钢轨波磨识别方法

利用轴箱振动加速度构建一种基于一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network,1-DCNN)的地铁钢轨波磨智能识别方法.提出"空间域"切割的方法制作样本集,构建恰当的1-DCNN结构与配置参数可对输入样本集数据进行自动特征提取并学习分类.通过设置"空间窗"长度任意...     

卷积神经网络发展

卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展.本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向.     

基于一维卷积神经网络的岩石物理相识别

为解决岩石物理相识别问题,提出了一种基于可解释一维卷积神经网络的识别方法.该方法通过引入全局平均池化层,突出了测井曲线波形的动态变化部分;并且通过分类激活映射增强了方法的可解释性;通过引入扩张卷积和批量归一化,弥补了由全局平均池化层引起的性能下降.实验结果表明,测试集中4种岩石物理相的平均F1分数为0.97,相比其他同...     

Sloboda模型在隧道围岩变形预测中适用性分析

隧道围岩变形的监测和分析对于隧道工程的设计和施工都非常关键,鉴于Sloboda生长曲线与隧道围岩变形-时间曲线的相似性,将Sloboda模型引入到围岩变形预测中,通过围岩变形-时间曲线的拟合预测未来围岩变形发展趋势和围岩极限变形值。通过工程实例具体分析了Sloboda模型的适用性,结果表明:Sloboda模型可以较好地拟合隧道围岩变形-时间曲线;围岩变形-时间曲线的波动性以及尾部阶段发展趋势对Sloboda模型预测效果存在影响;Sloboda模型预测效果要优于指数曲线模型和双曲线模型,具有更好的应用价值。