简介：摘要：预测供水管网的压力，对实现优化运行和降低能耗具有重要的意义。目前供水网络一般使用微观或者宏观模型对其某点压力进行预测。 BP 神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。根据供水网络的特点并利用采集的供水压力数据，建立城市供水网络节点压力的预测模型，通过对 BP神经网络结果分析，表明 BP神经网络模型对城市供水网络压力有更好的预测性。

简介：摘要：在建筑工程估价中，人们利用传统的计算工具来计算工程造价，已经不能适应信息化迅速发展的时代，人们迫切需要一种新的方法来代替原来的传统的计算方法。一个有经验的预算师或者估算师，根据某个工程的类别、特征，参照已建工程的数据资料，运用某种方法就能较准确地计算出该工程的造价，误差比较小，这种专家的大脑思维方式值得我们学习。本文引入人工神经网络中的bp网络模型，介绍该模型工程估价的计算过程，指出该模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测，并能取得良好地效果，为工程估价带来巨大变化。

简介：摘要：为有效控制特殊地质条件下的盾构掘进参数，提高地铁盾构施工效率与施工质量。文章首先结合土体物理性质，确定关键的地层参数；其次将选定的地层参数作为输入变量，建立针对掘进参数的BP神经网络预测模型；最后，对建立的掘进参数预测模型进行验证。以武汉地铁A号线某泥水平衡盾构施工区间工程监测的实际数据进为例，结果表明：总推力、泥水仓压力、同步注浆压力预测的平均相对误差分别为10.40%、9.10%、7.14%，误差在11%以内，可为同类型工程掘进参数的设定提供参考。

简介：摘要车辆在黄灯期间的加速度变化与交叉口交通事故发生频率息息相关。为有效预测并量化驾驶人黄灯期间在交叉口的制动减速度和行驶加速度，构建了BP神经网络加速度预测模型，在信号交叉口实测数据基础上，通过Pearson相关性检验法分析了加速度的影响因素，并进行仿真预测验证。结果表明，构建的模型可有效预测驾驶人黄灯期间在交叉口的制动减速度和行驶加速度。

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简介：摘要：全球导航卫星系统(GNSS)是一种高度精确、连续、全天候和近实时微波技术，其中GPS的应用最为广泛，目前GPS已经能够达到毫米级的平面坐标定位精度，这种优势能够大大缩减人工测量的时间，提高效率，但是由于GPS所测高程和我国工程测量中使用的高程基准面不同使得GPS高程测量值的应用受到限制。针对将GPS高程测量值通过拟合方法转换为工程坐标下的正常高的研究有着广泛的实用价值。本文采用目前流行的BP神经网络法对测区范围内GPS所测得的大地高数据进行拟合，基于GPS测量得到已知点坐标和高程异常，建立两者之间的神经网络关系，并对网络进行训练，根据预测值和实际值之间的差异对网络中的权值和阈值进行重复计算修改，最后使得预测与实际值之间的误差满足要求，计算外符合精度并对未知点的高程异常值进行预测。通过MATLAB实现BP神经网络高程拟合并与多项式曲面拟合方法进行精度比较，最后得出BP神经网络拟合精度高且相比于多项式曲面拟合法具有准确性，可靠性和稳定性。

简介：摘 要:本文主要探究悬臂梁桥施工过程中挠度设计值与实测值之间存在的误差，及如何应用BP神经网络通过已施工阶段的误差值来对未施工节段的误差进行预测。并通过构建BP神经网络模型预测值来实现对桥梁施工进行优化指导，并将此模型应用于汕头市连阳河特大桥悬臂段施工挠度误差模拟预测。实验表明BP神经网络模型在悬臂施工挠度误差预测中精度较高，有较好的效果。并对施工过程中可能造成挠度误差的主要原因进行了分析。

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简介：摘要：现阶段，随着工程机械技术的不断发展，人工神经网络技术逐渐得到了应用，该技术包含众多的学科领域和高新科技，对提升机械的智能化、自动化等具有显著作用。文章分析了人工神经网络的具体内涵及特征，并探究其在机械工程中的具体应用，指出该技术的发展前景。

简介：摘要：通过本综述对智能识别神经网络在无线通信中对抗攻击技术的综合分析和总结，旨在提供研究者和从业者对该领域的深入理解，并为进一步的研究和应用提供有价值的参考。

简介：摘要：针对单通道振动信号输入不能全面表达结构损伤特征信息问题，提出基于多通道一维卷积神经网络的结构损伤识别方法，融合多传感器振动信号信息，直接从原始振动信号中自主提取学习结构损伤特征，实现对结构损伤模式的识别。通过简支梁数值模拟对所提方法进行验证，结果表明：所建立的多通道一维卷积神经网络模型（1D-CNN）能够准确地识别结构的损伤位置和损伤程度，且具有一定的抗噪能力。

简介：摘要： 倒立摆控制系统是一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦 合控制系统。本文先对基于 LQR的二级倒立摆进行建模，设计一个最优控制器，并对基于 LQR的二级倒立摆在 Matlab中计算模型参数，再建立 Simulink的模型，进行仿真实验，然后以其状态反馈为模板对神经网络进行训练，再用神经网络作为系统的控制器，在 Matlab中对倒立摆系统进行仿真实验。最后对 LQR和神经网络两种倒立摆控制方法的仿真结果进行对比。

简介：摘要：本文旨在分析神经网络技术 的具体特征的基础上， 深入探析神经网络技术在机械工程领域中的具体应用， 指出该技术未来的发展趋势。以期能进一步提高神经网络技术在机械工程各个领域中的应用价值，促进机械工程的发展。

简介：摘要：目前，ＰＩＤ控制方法由于其算法简单，易于实现的优点已经被广泛应用于各种控制领域。但涡喷发动机转速控制系统为非线性系统，传统ＰＩＤ控制在非线性系统中的表现并不良好。因此采用模糊控制来弥补传统ＰＩＤ控制无法在线调参的不足。为进一步提高模糊ＰＩＤ控制系统的性能，有学者将遗传算法和ＢＰ神经网络应用于模糊控制中，虽然解决了难以将控制参数调至最优的问题，但仍存在训练时间长的问题。本文采用模糊神经网络控制方法，很好地解决了模糊控制和神经网络单独使用时的弊端，提高了ＰＩＤ控制系统的性能。利用Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真将３种控制系统应用于ＥＣＵ控制系统进行仿真，结果显示模糊神经网络ＰＩＤ的系统稳定时间最快，超调量最小，在遇到干扰时鲁棒性最好。

简介：摘要：随着现代工程技术的不断发展，越来越多的高档建筑和结构工程采用了螺栓连接方式。而螺栓球节点是一种重要的结构连接方式，其安全性对于整个结构的稳定性至关重要。然而，由于长期使用和外界因素的影响，螺栓球节点存在着许多健康隐患，如腐蚀、疲劳、裂纹等问题，这些问题可能会导致螺栓球节点的失效，从而危及整个结构的安全。

简介：摘要：本文旨在研究基于神经网络的生活垃圾焚烧炉火焰优化诊断方法，以提高焚烧炉的效率和环保性。现今，生活垃圾处理对于环境保护和资源回收至关重要。优化焚烧炉火焰是提高废物处理效率和减少环境影响的关键一环。通过应用神经网络技术，本研究旨在开发一种高效的火焰优化诊断方法，以实现更清洁、高效、可持续的生活垃圾处理。

简介：火灾智能探测算法具有自学习和自适应功能，是当前火灾探测算法研究的热点，神经网络的方法是其中一种重要的方法，4地国标GB4715－93中规定的四种标准火实验中获得的多以数信号进行了分析，并构建了前馈神经网络对这四种标准火的信号进行识别。将网络改造后也可用于标准火的探测。

简介：摘要针对目前我国工程可行性研究阶段估算方法不合理、投资估算精度不高、缺乏合理的定价依据、编制方法不合理等诸多问题，根据工程造价的特点，在分析现有投资估算方法优劣的基础上，提出运用神经网络模型估算法来估算桥梁工程的造价。文章通过对工程投资估算规范性文件、相关研究的文献资料进行信息沉淀分析，咨询专家并结合工作实际情况，最终确立了7个影响工程投资估算的因素，之后对7个影响因素运用技术手段进行了可量化处理,为以后工程造价估算提供了简单有效的方法，对工程造价的精度控制在10%以内起到了积极的作用。

简介：摘 要：当前高层建筑工程造价评估精确性较低，根据国家政策走向市场定价，改革前期可能造成估算指标与实际消耗量较大差距；在针对成本准备预测问题，本文提出了基于BP神经网络下的高层建筑工程成本造价评估模型。实验证明，该方法能够充分利用有限的数据信息，高效精准地评估出最佳成本造价方案，信息处理能力显著提升。