简介：

简介：摘要：热轧带肋钢筋作为建筑工程中常用的一种钢材，其横截面的组织特征对于其力学性能和耐久性能有着重要影响。研究热轧带肋钢筋横截面的组织结构及性能变化规律，既有助于更好地理解其力学性能形成机制，又能为进一步改进钢筋生产工艺和质量控制提供科学依据。基于此，以下对热轧带肋钢筋横截面带状组织进行了探讨，以供参考。

简介：以测量工程为实例．介绍了利用RTK技术进行控制测量的过程，并指出RTK测量技术在水利工程测量中的优势和应用前景。

简介：川东地区二叠系结核状、条带状和团块状硅岩发育,主要分布于茅口组上段及吴家坪组,夹于石灰岩层间或层内。通过野外露头观察、室内薄片鉴定以及主量元素、微量元素和稀土元素分析,对广元长江沟、旺苍双汇、宣汉立石河和巫溪尖山的二叠系硅岩进行了岩石学及地球化学研究,重点分析了硅质来源,并对其成因机制进行了探讨。结果表明,研究区硅岩形态多样、分布不均,硅岩中见残余的石灰岩;硅质成分主要为玉髓及微晶石英、灰质硅岩中玉髓＂侵入＂方解石、相邻石灰岩中少量生屑被硅化。硅岩的化学成分以SiO2为主（52.79%～99.21%,平均为85.18%）,Fe/Ti值、（Fe＋Mn）/Ti值及Al/（Al＋Fe＋Mn）值反映其形成与热水活动有关;硅岩的部分微量元素含量与地壳中该元素的平均含量差异明显,Co/Ni值与Th/U值较低;稀土元素总量低,Ce负异常,LREE/HREE值低,δEu值相对较高。综合分析认为研究区二叠系硅岩为交代成因,硅质以热水来源为主,玄武岩淋滤及上升流提供了部分硅质。复合来源的硅质通过同生断裂、表层淋滤及上升流进入碳酸盐沉积物中,在不同的成岩阶段交代碳酸盐沉积物（岩）,形成了顺层面或层内分布的结核状、条带状及团块状硅岩。

简介：1引言湟中县位于青海省东部农业区,地处湟水中游,北纬36°13’32"至37°03’19",东经101°09’32"至101°54’50"。占全省总面积的0.37%。海拔2225米到4488米。大部分地区仅能保证一年一季作物的正常成熟。为了发展"两高一优"农业,1995年,在地处海拔2281米的总寨乡这家寨村种植25亩小麦、玉米带状田的试验,经过一年种植,混合亩产达635kg,其中小麦250kg、玉米385kg可收玉米青棒子3000多个,收入达1086—1216元,比单种小麦亩增收入521—651元。

简介：摘要 ：近年来，经济的发展，促进我国科技水平的提升。受到科学技术不断发展的影响，我国的航空摄影测量技术获得了长足进步。不过鉴于航空摄影测量工作开展通常对审批的专业性要求很高，并且易于被外界不同因素干扰，总体的经济成本也过高，由此导致其在地形图测量当中的应用率较低。在无人机技术诞生之后，其凭借简单、灵活的操控性且性价比较高的优势，引起很大的关注，有利于提高地形图测绘的效率。本文就 无人机航空摄影测量在带状地形图测量中的应用展开探讨。

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：利用探井资料,采用神经网络方法,研究了新井产能的预测神经网络方法。实际气田的应用表明,该方法具有需要资料少、精度高等特点。

简介：通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。

简介：ＢＰ人工神经网络是摸拟人脑机理和功能的一种新型计算机和人工智能技术，它在数据处理中可避免数据分析和建模中的困难，采用拟人化的方法进行处理，特别适用于不确定性和非结构化信息处理，因而对地质学中各种未知信息的预测有着较好的适用性。

简介：小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度.从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用该方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并利用Matlab实现了编程代码.通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可及早为桥梁变形预警,避免或减少灾害的发生.

简介：为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型.将模糊神经网络（FNN）技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能.

简介：为了能够客观地对海水水质进行综合评价，在分析人工神经网络概念和原理的基础上，从阈值角度出发，通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法，生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本，并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络，建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价，通过模型的计算，得到该海域的水质类别。结果表明，2004-2007年，渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高，2005年和2006年污染较为严重，2007年有所好转。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明，该模型设计合理、泛化能力强，对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。

简介：在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上，从神经网络的机理、特点出发，探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性，并以找矿目的层为对象，进行了岩性分析与对比，为该方法的进一步应用开拓了前景。

简介：利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性，建立了动量BP人工神经网络水深反演模型，并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况：由于受长江口水体高含沙量的影响，模型对小于5m的水深值反演精度较高，而对大于10m的水深值反演精度较低。

简介：首先简要介绍了BP网络及其算法的基本原理,然后,详细讨论了GPS高程拟合系统的研制,并结合某GPS首级施工控制网实例,将该高程拟合系统中的BP网络算法具体应用于GPS高程拟合中。结果表明,BP网络算法在GPS高程拟合中是完全可行的,该高程拟合系统在工程实践中具有一定的实用价值。

简介：为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧（DO）、铵态氮（NH4＋—N）、硝态氮（NO3-—N）、总氮（TN）、总磷（TP）6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM（1,1）灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。

简介：【摘要】本文所研究的空气质量预测工作，利用有效的数据集以及建立 BP神经网络预测算法模型对降雨量，城市生产总值，温度，经度，纬度，海拔高度，人口密度，是否沿海，绿化覆盖率，焚烧量 等 11个与空气质量指数有关的因素与空气质量指数进行相关性分析。然后利用 PAC算法进行降低维度，以便找出和空气质量指数有重要关联的 9个主要特征。利用 BP-GA神经网络算法进行和数据集中的数据进行预测，并且利用 MATLAB进行预测仿真，观察空气质量预测的效果图。最后总结 BP-GA神经网络算法是较适用于空气质量预测的。

简介：简述BP神经网络的基本原理,通过实例阐述BP神经网络在矿产资源GIS评价应用方法,提出注意事项及如何提高评价应用效果.