简介：摘要 本论文针对施工项目中模板用量的快速预估问题，提出了基于BP神经网络数学模型的研究方法。本研究采用了BP神经网络作为预测模型，并通过MATLAB工具进行模型的建立和优化。首先，收集了大量的施工项目数据，包括模板用量和与之相关的输入特征。然后，利用这些数据对BP神经网络进行训练，并通过调整网络参数以提高预测性能。

简介：摘要：近年来我国综合国力的不断增强，工业的迅猛发展，涌现出大量的工业企业。为满足烟草行业的产业发展需求，将推进产业发展的核心与重点置于保障烟草包装机械稳定运行层面。因塑料材质的齿轮具有良好的强度综合性能，能够在应用中实现较好的轻量化开发，目前在市场内已被广泛应用在烟草机械运行设计中。但在进一步对机械运行的分析时发现，机械齿轮的运行主要在于传动力，而此结构也正是机械结构中最容易出现问题的部件。一旦此部件在应用中出现传动方面的问题，或在运行中出现失效故障，将导致机械设备的整体运行出现异常，对企业造成较大的经济损失。因此，需要采取有效的措施，及时发现机械运行中构件的故障现象，发现运行中的早期异常信号，将故障控制置于故障问题发生前。本文就基于神经网络的烟草包装机械故障信号检测方法展开探讨。

简介：

简介：摘要：最近几年，伴随着我国都市化步伐的快速推进，各城镇的发展用地年复一年地增多，持续向农村地区扩散，占用了大量农村土地。因此，密切关注农村土地的使用状况，对于农村发展规划、城市化进程的调控和生态环境的评估等方面极其重要。人工神经网络因其非线性的映射功能、概括能力以及出色的错误容忍能力，在克制干扰、自我适应性分辨等领域展现出明显的优越性。基于此，文章就人工神经网络在农村土地利用分类中的应用展开了相关研究。

简介：摘要：本文旨在利用改进的人工神经网络技术，实现对建筑结构变形的精准监测和预警。文章提出通过采用深度学习技术，结合卷积神经网络和循环神经网络等模型，对建筑结构变形数据进行训练和学习；建立实时监测系统，采集建筑结构变形数据并传输至神经网络模型进行分析，设定预警阈值，一旦检测到异常即发出预警通知；定期优化和更新神经网络模型，监控性能和准确性，收集实时监测数据用于训练更新，不断改进算法和参数，提高预测精度和稳定性。通过这一方案，实现对建筑结构变形的智能监测和预警，确保建筑结构的安全和稳定运行。

简介：摘要：高压电柜作为电力系统中的重要设备，其故障会对电网安全运行产生重大影响。因此，实现对高压电柜的及时准确诊断和预测至关重要。传统的基于规则或统计方法存在识别准确性低、易受噪声干扰等缺点。而神经网络作为一种强大的机器学习技术，在故障诊断与预测领域展现出了巨大潜力。本研究旨在探索基于神经网络的高压电柜故障诊断与预测方法，为电力系统的安全稳定运行提供技术支持。

简介：针对网壳结构损伤识别中所面临的模态信息不完备、模态密集程度严重以及结构自由度巨大等困难,提出了一种基于时间序列自回归模型（AR模型）与BP神经网络的损伤识别方法.以凯威特型单层球面网壳为例,采用该方法识别损伤杆件位置.数值模拟结果表明,该方法具有较高的准确性和一定的抗噪性.进一步讨论了影响损伤识别结果精度的因素.研究表明,传感器的数目、布置位置对损伤识别结果有一定影响。

简介：摘要建筑工程监理质量安全管理是现代建筑工程的一项重要工作，牵涉到建筑质量和施工安全，有效的评价体系则为该项工作提供了支持。基于此，本文以BP神经网络下，建筑工程监理质量安全管理评价体系技术应用作为重点展开分析。给出其应用框架、流程，包括明确的评价对象、标准，以及系统训练、信息收集和评价等扩容，并通过模拟方式了解技术应用效果，以期为后续工作提供少许参考。

简介：摘要机械设备的故障诊断主要是根据它在运行过程中出现的各种状态信息对其故障进行分析与识别。人工神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和学习能力，特别适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息。本文主要分析了人工神经网络的基本原理，分析了BP神经网络，探讨了人工神经网络在机械故障诊断中的应用步骤，最后分析了机械故障诊断中的人工神经网络诊断应用。

简介：摘要：在电机的故障诊断中应用 BP神经网络建立起异步电机的 BP神经网络诊断模型。由于 BP神经网络学习算法容易陷入局部最优，我们引入粒子群算法来优化 BP神经网络径向基函数、隐含层层数以及隐含层节点数量、以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的 BP神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。

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：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

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。

简介：摘要：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

简介：摘要：近年来，人工智能技术发展更加成熟，带动无人机设备的图像识别技术水平提升，通过无人机拍摄得到的图像数据，可以借助嵌入式的神经网络手段，在特定目标下实现准确识别。本文主要围绕无人机的图像识别系统展开，基于嵌入式的神经网络，分析无人机图像识别数据、技术流程，探究系统具体设计方案，提升无人机图像识别的准确率，促进无人机实现智能化发展。

简介：摘要：自适应门控循环神经网络是一种能够处理序列数据的人工神经网络模型。继电保护作为电力系统中的关键技术之一，其在线监测对于确保电力系统运行的安全和稳定至关重要。在传统的继电保护系统中，通常使用基于规则的方法来进行故障判断和保护动作的触发，这种方法存在着对规则的依赖性强、灵活性不足等问题。基于此，本篇文章对自适应门控循环神经网络的继电保护在线监测技术进行研究，以供参考。

简介：摘要：电气自动化设备在各个工业领域中扮演着重要的角色，随着设备复杂性的增加以及故障的频繁发生，传统的故障诊断方法面临着挑战。神经网络技术的引入为电气自动化设备故障诊断带来了新的解决方案。神经网络技术将在电气自动化设备故障诊断领域发挥越来越重要的作用，为工业生产的稳定和可靠性提供有力支持。

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简介：摘要：本论文主要探讨了在电子工程领域中人工智能芯片设计与神经网络算法应用的研究现状和发展趋势。首先介绍了人工智能芯片的基本概念和设计原理，然后重点分析了神经网络算法在电子工程中的应用现状，探讨了其在实际工程中的意义和挑战。最后，对未来人工智能芯片设计与神经网络算法应用的发展进行了展望和总结。

简介：摘要：长期以来，短期负荷预测（short-term load forecasting，STLF）一直是电力运行关注的问题，对制定经济、可靠、安全的电力系统运行策略起关键作用。由于负荷时间序列具有非线性、非平稳性和非季节性等特点，准确预测负荷趋势具有很大的挑战性.