简介：人工神经网络是基于对人脑神经结构模拟而设计的一种数学计算方法,它是用一定量的神经元互联形成的一种计算结构,具有学习、记忆和计算等功能,及非线性和自适应的特点。在数据处理、模式识别、推断预测等方面具有明显优势,这是传统数学方法所不及的。[1]也正是这样的特点神经网络被广泛应用于工程问题的处理,本文基于矿山巷道围岩稳定性判别的工程背景,通过Matlab软件采用神经网络的方法对巷道围岩稳定性的类别进行判断。

简介：

简介：随着当前我国经济的不断发展，我国的建筑行业也随之不断发展，近几年来，高层建筑也如雨后春笋般出现在城市之中。在有关的高层建筑工程中，应用广泛的桩基础是十分重要的。

简介：

简介：安全管理评价对工程项目的安全实施具有重要的保障作用。从工程项目施工全过程的角度出发，全面探讨了影响工程项目安全管理效果的指标，并采用主成分分析法消除指标之间的相关性，建立了一套系统的工程项目安全管理指标体系。同时，利用BP神经网络的非线性映射、自适应、自学习等特点建立安全管理评价模型，以消除专家打分的主观性与随意性，大大提高了评价决策的效率，并能为工程项目的安全管理评价提供借鉴。

简介：运用小波分析的方法去除汇率曲线中的噪声，以此消除对预测精度不利的干扰部分。在把消噪后的序列投入BP神经网络和GA—BP神经网络中进行预测，对比发现，消除了噪声后的汇率序列在GA-BP中，其预测精度远高于单纯的BP神经网络。进一步在汇率方面证实了GA—BP神经网络的预测精度优于BP神经网络。

简介：以2015年重庆市38个区县的债务数据作为研究样本,利用灰色关联方法（GM）与BP神经网络两种理论在非线性处理方面的优势,构建了基于GM-BP神经网络的地方政府债务风险预警系统,并运用该预警系统对重庆市各区县债务风险进行了实证分析。结果表明：2015年重庆市33个区县债务风险处于绿色可控区,4个区县（大渡口区、开县、南川区、潼南区）处于橙色预警区,1个区县（城口县）债务风险处于红色风险区,重庆市地方政府债务风险总体可控;并且,与未经约简的BP神经网络预警系统相比,GM-BP神经网络预警系统的训练时间更短,预警准确性更高,在结合预警地区的实际情况做出微调后,其更具有一定的普适性。