检索结果-内蒙古大学图书馆

科技创新与应用 2025年第10期15卷 146-149页

作者：张丹郭瑞张永斌中国水利水电第三工程局有限公司西安710048

该文以茶山支洞钻爆法施工某段工程项目为依托,研究基于在线监测技术的隧洞爆破施工优化方法。鉴于爆破施工在基建中广泛应用但面临安全、效率与环境挑战,提出一种集成多传感器的实时监测系统,通过捕获振动、掌子面图像、冲击波范围和... 详细信息

该文以茶山支洞钻爆法施工某段工程项目为依托,研究基于在线监测技术的隧洞爆破施工优化方法。鉴于爆破施工在基建中广泛应用但面临安全、效率与环境挑战,提出一种集成多传感器的实时监测系统,通过捕获振动、掌子面图像、冲击波范围和飞石距离等爆破关键参数,并融合隧洞地质信息,利用ga-bp神经网络预测爆破效果。基于预测结果与设计规范,精准调参,全面优化爆破方案,以确保施工安全与效率。

关键词：在线监测爆破施工优化方法多传感器集成 ga-bp神经网络模型

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基于ga-bp神经网络技术的计算机网络故障诊断模型研究

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无线互联科技 2023年第1期20卷 149-152页

作者：张运锋广州城建职业学院广东广州510900

随着计算机网络技术的逐渐发展,计算机网络复杂程度及用户终端数量也日益增多,为了保证局域网络的健康稳定运行,文章针对传统bp神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm,ga)对bp神经网络模型进... 详细信息

随着计算机网络技术的逐渐发展,计算机网络复杂程度及用户终端数量也日益增多,为了保证局域网络的健康稳定运行,文章针对传统bp神经网络在预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题,利用遗传算法(Genetic Algorithm,ga)对bp神经网络模型进行优化,构建ga-bp神经网络模型。文章介绍了基本模型构建过程及原理,并模拟计算机网络故障进行模型的验证进行数据采集与验证。结果表明,ga-bp神经网络模型精度明显高于传统的bp神经网络模型,R^(2)达到0.96。因此,ga-bp能够更加科学、合理地进行计算机网络故障的预测,对于提高计算机故障诊断效率提供一种有效实施路径与发展策略。

关键词： ga-bp神经网络模型计算机网络故障数据采集预测

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基于遗传bp神经网络模型的矿井突水水源判别

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工业安全与环保 2017年第11期43卷 21-24页

作者：徐星田坤云郑吉玉河南工程学院安全工程学院郑州451191

在分析矿井突水水源的水化学特征基础上,选取常用的Na^++K^+,Ca^(2+),Mg^(2+),Cl^-,HCO_3^-,SO_4^(2-)等6种离子质量浓度作为水源判别的依据,将具有局部搜索能力的bp神经网络和具有全局寻优功能的遗传算法(ga)进行结合,提高神经网络的... 详细信息

在分析矿井突水水源的水化学特征基础上,选取常用的Na^++K^+,Ca^(2+),Mg^(2+),Cl^-,HCO_3^-,SO_4^(2-)等6种离子质量浓度作为水源判别的依据,将具有局部搜索能力的bp神经网络和具有全局寻优功能的遗传算法(ga)进行结合,提高神经网络的泛化性。为了验证其优点,分别采用bp和ga-bp两种神经网络模型对20组训练样本进行训练,并对6组待测样本进行判别。结果表明:ga-bp神经网络模型克服了bp神经网络初始权值与阈值的随机性、易陷入局部最优的缺点,能提高bp神经网络的判别精度;虽然经过ga初始化的bp神经网络在训练过程中收敛速度与误差均不如未优化的bp神经网络,但ga-bp网络模型泛化性却高于bp网络模型,能提高突水水源的判别准确性。

关键词：矿井突水水源遗传算法 ga-bp神经网络模型水源判别泛化性

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采用KPCA特征提取的近红外煤炭发热量预测模型

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化工学报 2012年第12期63卷 3991-3995页

作者：雷萌李明中国矿业大学信息与电气工程学院江苏徐州221008

近红外光谱分析技术通过搭建基于ga-bp神经网络方法的定量分析模型,实现煤炭发热量的快速评估。为了提高模型的学习速度和精度,必须对光谱信息进行数据处理。该过程属于复杂的非线性问题,经典的线性主成分分析方法具有一定的局限性,因... 详细信息

近红外光谱分析技术通过搭建基于ga-bp神经网络方法的定量分析模型,实现煤炭发热量的快速评估。为了提高模型的学习速度和精度,必须对光谱信息进行数据处理。该过程属于复杂的非线性问题,经典的线性主成分分析方法具有一定的局限性,因此采用了一种基于多项式核主成分分析特征提取方法。通过分析主成分的特征值筛选异常样本。实验结果表明,该方法提取的特征信息主成分集中度高、降维效果明显、与输出变量间的相关性好,且能够准确判断出异常样本,大幅度提高了模型的准确性,为近红外煤质分析模型提供了一种分析速度快、准确率高的有效数据处理方法。

关键词：近红外光谱分析技术核主成分分析 ga-bp神经网络模型煤炭发热量

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基于实测数据的地铁隧道长期沉降预测模型研究

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西安建筑科技大学学报（自然科学版） 2021年第2期53卷 186-193页

作者：李翔宇李新源李明宇聂俊霞冯晓波建筑安全与环境国家重点实验室北京100013 中国建筑科学研究院有限公司地基基础研究所北京100013 徐州工程学院土木工程学院江苏徐州221018 郑州大学土木工程学院河南郑州450001 中铁十五局集团城市轨道交通工程有限公司河南洛阳471499 新华通讯社机关事务管理局北京100803

基于上海地铁二号线的实测沉降数据,运用遗传算法(ga)和粒子群算法(PSO)对传统bp神经网络进行了优化,以弥补bp神经网络在网络结构、权值和阈值选择上的随机性以及容易局部收敛等缺陷,据此提出了两种新型隧道长期沉降预测模型,即ga-bp神... 详细信息

基于上海地铁二号线的实测沉降数据,运用遗传算法(ga)和粒子群算法(PSO)对传统bp神经网络进行了优化,以弥补bp神经网络在网络结构、权值和阈值选择上的随机性以及容易局部收敛等缺陷,据此提出了两种新型隧道长期沉降预测模型,即ga-bp神经网络和PSO-bp神经网络模型;并对比研究了经验曲线、bp神经网络、ga-bp神经网络以及PSO-bp神经网络等模型方法的优缺点及预测效果.研究发现,以上各神经网络模型均取得了较为满意的预测结果,其中PSO-bp神经网络模型的预测精度最佳,且运算速度最快,是文中所提方法中最适用的盾构隧道长期沉降预测模型.

关键词：盾构隧道长期沉降预测模型 ga-bp神经网络模型 PSO-bp神经网络模型经验曲线模型

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CFRP/6061-T6胶铆接头强度的工艺参数影响分析与预测

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实验力学 2022年第5期37卷 755-764页

作者：郭亚涛许莎邢彦锋卞海玲陆瑶上海工程技术大学机械与汽车工程学院

采用正交试验设计方法，研究工艺参数对碳纤维增强复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer, CFRP)和铝合金(6061-T6)胶铆接头强度的影响，以胶铆接头失效载荷为目标量，以铆接压强、CFRP板厚、搭接宽度及铝板表面处理作为影响目标量... 详细信息

采用正交试验设计方法，研究工艺参数对碳纤维增强复合材料(Carbon Fiber Reinforced Polymer, CFRP)和铝合金(6061-T6)胶铆接头强度的影响，以胶铆接头失效载荷为目标量，以铆接压强、CFRP板厚、搭接宽度及铝板表面处理作为影响目标量的4个因素，采用灰色关联度结合主成分分析法对CFRP/6061-T6胶铆接头的4个工艺参数进行了多目标分析。在此基础上，采用遗传算法优化的bp神经网络(ga-bp神经网络)方法，建立了工艺参数与接头强度的预测模型。研究结果表明：4个工艺参数中，铝合金的表面处理对接头强度的影响程度最大，CFRP板厚次之，然后是搭接宽度，铆接压强对接头强度的影响最小。ga-bp神经网络模型的预测结果与试验结果接近，拟合程度高，表明ga-bp神经网络模型能够对CFRP/6061-T6胶铆接头强度进行有效预测。

关键词：碳纤维增强复合材料胶铆连接正交试验灰度关联分析 ga-bp神经网络模型

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基于遗传算法的神经网络在深基坑变形预测中的应用

基于遗传算法的神经网络在深基坑变形预测中的应用

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作者：王兆鑫石家庄经济学院

学位级别：硕士

近年来,随着城市化扩张速度的加快,地上空间的日益匮乏,越来越多的高层建筑需要建造地下室以及地下停车场等配套设施,深基坑工程就成为不可避免的研究对象。它的稳定与否不仅关系的上部结构的安全,还会对周边建筑物的变形产生影响。深... 详细信息

近年来,随着城市化扩张速度的加快,地上空间的日益匮乏,越来越多的高层建筑需要建造地下室以及地下停车场等配套设施,深基坑工程就成为不可避免的研究对象。它的稳定与否不仅关系的上部结构的安全,还会对周边建筑物的变形产生影响。深基坑的变形受很多因素的影响,例如围护结构的影响因素、施工工况与时空影响因素及环境影响因素等,同时很难确定某种因素在变形时的主导作用。因此,深基坑的变形很难用统一的经验公式或力学模型来进行计算。本文针对深基坑工程变形预测问题,利用神经网络优秀的非线性映射能力,能够大规模并行处理未经过训练的、有干扰的或不完全的数据的特点,将神经网络理论应用于深基坑工程的变形预测。其中,针对神经网络的一些缺陷,建立了经遗传算法优化的人工神经网络模型,应用于深基坑变形预测。将二者结合起来不仅能发挥神经网络的泛化映射能力,而且使神经网络具有很快的收敛性以及较强的学习能力,理论上适用于解决深基坑变形这一非线性复杂问题。同时,以遗传算法优化神经网络权值和阈值的方式,基于Matlab R2010b平台,运用Matlab语言构设了深基坑变形预测模型(ga-bp模型)。为验证模型的可靠性,利用北京市某公司科研楼工程深基坑在开挖过程中观测到的监测数据,针对不同的支护型式(联合支护型式和土钉墙支护型式),对深基坑的变形进行预测,通过对比分析误差,证实了ga-bp模型在深基坑变形预测中的可靠性。

关键词：深基坑变形预测神经网络遗传算法 ga-bp神经网络模型

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京东商城数字化转型对企业价值的影响研究

京东商城数字化转型对企业价值的影响研究

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作者：李烨四川大学

学位级别：硕士

人工智能、区块链、云计算、大数据等基础数字技术的迅速发展和应用推动着数字经济的崛起,深刻地改变着传统的产业结构和经济模式。对企业而言,数字化转型已然成为大势所趋。互联网零售行业是我国的产业体系中的关键节点,是B端与C端的... 详细信息

人工智能、区块链、云计算、大数据等基础数字技术的迅速发展和应用推动着数字经济的崛起,深刻地改变着传统的产业结构和经济模式。对企业而言,数字化转型已然成为大势所趋。互联网零售行业是我国的产业体系中的关键节点,是B端与C端的超级“连接器”,而京东更是我国最大的互联网零售企业之一。在数字化技术不断发展的当代,京东率先利用自身的数据、资金优势,布局数字化产业,进行数智化供应链升级,不断增强自身电商巨头的核心竞争力。文章首先对京东商城企业数字化转型概况进行描述,分析京东商城数字化转型动因及路径。随后分析数字化转型背景下互联网电商的企业价值影响因素,建立包括数字化转型相关指标的企业价值评估体系。本文选取披露2021年财务、非财务数据的44家A股上市电商企业作为ga-bp神经网络模型的训练样本。在筛选原始输入变量时,主要考量了盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力、企业规模、治理能力和企业数字化转型程度等7个模块共提取出15个二级指标以评估公司的企业价值。尽管标准bp神经网络拥有学习能力强、泛化能力强等优点,但也存在着预测过程耗时较长、容易陷入局部最优化的问题。本文使用遗传算法调整神经网络的初始连接权重和阈值以优化网络,提高模型的预测精度。然后继续使用MIV算法,确认上述指标对企业价值影响的重要程度排序,将以此排序结果进行企业数字化转型着力点相关建议。实证结果表明,ga-bp神经网络和bp神经网络模型都能较好地根据输入变量预测电商企业价值,且ga-bp神经网络在预测精度及预测效率上要优于标准bp神经网络模型,数字化转型对企业价值具有较大的提升作用。最后,本文使用训练好的ga-bp神经网络模型进行京东企业价值评估,分析数字化转型对京东企业价值的影响,论证数字化转型对企业价值的提升作用,同时根据对京东集团整个数字化转型过程的分析,针对京东及其他转型过程中的企业给出相关建议作为参考。

关键词：数字化转型企业价值 ga-bp神经网络模型京东商城

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基于紧密堆积理论的集料堆积及砂混凝土性能预测

基于紧密堆积理论的集料堆积及砂混凝土性能预测

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作者：曹书博长安大学

学位级别：硕士

集料作为混凝土材料中的占比最大的组分,其堆积结构是评价混凝土性能是否优越的一个重要指标。随着混凝土领域的发展,以微集料为集料填料来改善其堆积结构成为了当前的研究热点。由于微集料粒径范围的特殊性(存在大量粒径范围在75μm以... 详细信息

集料作为混凝土材料中的占比最大的组分,其堆积结构是评价混凝土性能是否优越的一个重要指标。随着混凝土领域的发展,以微集料为集料填料来改善其堆积结构成为了当前的研究热点。由于微集料粒径范围的特殊性(存在大量粒径范围在75μm以下的微细颗粒),超出了细度模数的计算范围,细度模数已不能作为衡量其级配优劣的标准。由于微集料在颗粒特性上的特殊性,本研究拟寻求一种可以精确评价微集料的实际堆积率的颗粒堆积模型,并借助神经网络技术来探究微集料的堆积结构对砂混凝土性能的影响,进行总结归纳,以评价其对砂混凝土工作性和力学性能影响的显著程度。本文进行了微集料的颗粒堆积实验,并代入Furnas模型、修正后的Toufar模型、线性堆积模型、可压缩堆积模型(CPM)、3-参数模型等常用堆积率计算模型。分析了相互作用下共同影响堆积率的壁效应及松动效应、楔入效应模型。二元堆积状态下Furnas模型预测精度较高,其相关系数为0.97;CPM的预测精度次之,其相关系数为0.97;其余模型的预测值相关性均在0.8以下,且预测精度波动较大。多元堆积体系下现有模型的相关性在-0.5以下,误差极大。而微集料的实际堆积过程为多元连续级配的颗粒堆积,因此当前堆积模型难以满足微集料实际堆积率的计算精度。本文引入基于粗粒土的多元连续级配颗粒堆积模型,并修正其相关系数,构建微集料领域的非线性堆积模型。在此基础上,本文构建了砂混凝土性能的ga-bp神经网络预测模型:以集料空隙率、水灰比、胶砂比和外加剂掺量4个因素作为输入变量,流动度、抗压强度和抗折强度为输出变量分别构建神经网络。本文进行微集料的颗粒堆积实验从而验证微集料领域的多元非线性颗粒堆积模型的有效性,实验测量结果的相对误差不超过1%,均方根误差在0.004以内,通过于多个常规混凝土领域的集料颗粒堆积模型预测结果对比分析来验证了模型的有效性。ga-bp砂混凝土工作性能神经网络模型训练集总相关度为0.98,用该网络模型预测了二十组数据,平均偏差为-1.49%,平均绝对误差为2.31%,均方根误差为3.01%;ga-bp砂混凝土抗压强度神经网络模型训练集总相关度为0.91,用该网络模型预测了二十组数据,平均偏差为1.15%,平均绝对误差为8.14%,均方根误差为14.43%;ga-bp砂混凝土抗折强度神经网络模型训练集总相关度为0.92,用该网络模型预测了二十组数据,其中平均偏差为2.39%,平均绝对误差为4.96%,均方根误差为6.32%。由此可知,砂混凝土性能的ga-bp神经网络预测模型具有较好的可行性和适用性。

关键词：微集料砂混凝土非线性颗粒堆积模型 ga-bp神经网络模型力学性能工作性

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农民专业合作社治理机制及其效率评价研究

农民专业合作社治理机制及其效率评价研究

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作者：万翎江西财经大学

学位级别：硕士

从上世纪八十年代至今,我国农民专业合作社已有三十四年的发展。农民专业合作社作为农民联合起来进入市场的一种制度安排,被称为我国农业产业发展的二次飞跃,是增加农民收入的重要手段。事实上合作社的发展并非一帆风顺,在发展过程中一... 详细信息

从上世纪八十年代至今,我国农民专业合作社已有三十四年的发展。农民专业合作社作为农民联合起来进入市场的一种制度安排,被称为我国农业产业发展的二次飞跃,是增加农民收入的重要手段。事实上合作社的发展并非一帆风顺,在发展过程中一直都伴随着一些难题,如合作社融资困难、技术人才不足、社员缺乏向心力与凝聚力以及无创新等。直到2007年7月1日,《中华人民共和国农民专业合作社法》(下文简称“合作社法”)的正式实施才给合作社确定了法人地位。但是合作社法在合作社治理机制方面的相关规定仍欠缺,比如对社员投入比例的规定、会计审核制度以及利益分配制度等。合作社内部设置的社员大会、理事会以及监事会等监督机构在实际运作中并没有发挥其最大作用,甚至还存在由于部分核心人员控制合作社的经营权而导致社员积极性不高的现象。农民专业合作社治理机制的不完善与市场环境的不成熟,直接导致合作社发展缓慢的现状的发生,并阻碍着农业产业的进步。改善合作社的发展现状,需要不断学习经验,吸取教训,在实践中完善合作社治理机制并合理评价合作社综合效率,论文在我国农民专业合作社治理理论基础上分析了合作社法规机制、管理机制、社会机制,构建了合作社效率评价指标体系,并运用bp神经网络模型及ga-bp神经网络模型对57家合作社进行了模拟仿真。论文包括五章,具体内容如下：第一章：绪论。本章首先介绍了论文的研究背景、研究目的以及研究意义；然后从农民专业合作社的形成与作用、制度安排与治理问题以及效率研究这三方面介绍了国内外研究现状,明确了论文研究内容、研究方法和技术路线；最后介绍了论文创新点与不足之处。第二章：农民专业合作社相关概念及现状分析。本章主要介绍了农民专业合作社及其治理机制和效率的含义,梳理了论文中涉及合作社治理机制的基础理论,并对合作社发展现状进行了分析。第三章：农民专业合作社治理机制及其耦合机理分析。本章首先介绍了农民专业合作社的治理目标,然后介绍了法规机制、管理机制、社会机制的特点及其在合作社治理过程中的作用和不足之处,并进一步分析了法规机制、管理机制和社会机制之间的耦合关系。第四章：农民专业合作社效率评价指标体系及模型的建立。本章首先介绍了合作社效率评价的主要原则；然后重点分析了治理机制和治理结果的评价指标体系,利用57家合作社的样本数据,建立了bp神经网络模型,其中50家合作社的数据用来训练网络,剩余7家数据用来做仿真预测；接着使用遗传算法改进的bp神经网络模型对样本进行同样的处理；最后比较两种模型的仿真结果,并分析导致结果差异的原因。第五章：结论与建议。本章主要根据合作社的治理现状及模型结果,对全文进行总结,归纳出合作社治理中存在的问题,并从政策制定的角度提出可行性建议。本文主要的创新有：第一,本文系统地分析了法规机制、管理机制和社会机制在农民专业合作社治理过程中的主要作用和功能,并构建了合作社内部网络治理机制之间的耦合结构；第二,在分析农民专业合作社治理机制时,本文建立了一个较完整的合作社效率评价体系,并对合作社效率进行了分析,为合作社理论研究提供参考；第三,本文运用bp神经网络模型和ga-bp神经网络模型评价合作社效率,获得了较优的仿真结果,并对两种模型的结果给出了合理的解释,同时验证了合作社效率评价体系的可操作性。

关键词：农民专业合作社治理机制效率评价 ga-bp神经网络模型

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