bp神经网络应用举例

文章阐述了关于bp神经网络应用实例，以及bp神经网络应用举例的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、BP神经网络在土木工程中有哪些应用?
• 2、基于MATLAB的BP神经网络设计预测滑坡灾害问题
• 3、BP神经网络(误差反传网络)
• 4、直接用神经网络工具箱构建bp神经网络,希望能给个例子说明,有注解最好...
• 5、BP神经网络在地面沉降预测中的应用

BP神经网络在土木工程中有哪些应用?

1、随着***用梯度下降优化技术的误差反传（BP）学习算法的出现，以及对该算法的有效实施[2]，神经网络成为解决土木工程和建筑管理领域问题的可行的有效工具。

2、在工程造价预测、经济预警和招投标等多个方面，神经网络都具有较好的应用前景。2建筑经济管理中的神经网络的应用 1在造价预测方面的应用 在建筑工程造价预测方面，神经网络可以应用于工程费用的估计。

3、BP神经网络模型在建立及应用过程中，主要存在的不足和建议有以下四个方面：（1）对于神经网络，数据愈多，网络的训练效果愈佳，也更能反映实际。但在实际操作中，由于条件的限制很难选取大量的样本值进行训练，样本数量偏少。

4、神经网络在填石路基沉降预测中的应用王星华；吴汉波；祝志恒应用BP神经网络对填石路基沉降进行预测。

基于MATLAB的BP神经网络设计预测滑坡灾害问题

解决好如下几个问题：①输入层：输入特征量个数，特征量。比如输入层为[x1 x2 x3]T。应有到山体滑坡就是刻画表征山体滑坡的特征量，这些量要归一化处理。②隐含层：设置多少层隐含层，百度下有相关计算公式来确定。

样本数据太少，用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。

基于BP神经网络的可用性，现以海州露天矿南帮8个计算滑面位置的相应参数作为学习样本，来预测其余4个滑面的危险位置。勘察结果表明，在这同一地点其岩土介质性质和各种参数相近，地应力场相似，故所预测出的数值更具有可信度。

BP神经网络预测的步骤：输入和输出数据。创建网络。fitnet（）划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio； net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio 训练网络。

BP神经网络(误差反传网络)

1、BP神经网络在能够进行反演之前需要进行学习训练。训练需要大量的样本，产生这些样本需要大量的正演计算，此外在学习训练过程也需要大量的时间。但是BP神经网络一旦训练完毕，在反演中的计算时间可以忽略。

2、人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。

3、具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。

4、BP （Back Propagation）神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。

5、BP神经网络整个网络结构包含了：一层输入层，一到多层隐藏层，一层输出层。一般说L层神经网络，指的是有L个隐层，输入层和输出层都不计算在内的 [6] 。

6、BP利用处处可导的激活函数来描述该层输入与该层输出的关系，常用S型函数δ来当作激活函数。

直接用神经网络工具箱构建bp神经网络,希望能给个例子说明,有注解最好...

1、BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hidden layer）和输出层（output layer）。附件就是利用神经网络工具箱构建BP神经网络进行预测的实例。

2、例子：利用bp神经网络模型建立z=sin（x+y）的模型并检验效果 第1步。随机生成200个***样点用于训练 x=unifrnd（-5，5，1，200）；y=unifrnd（-5，5，1，200）；z=sin（x+y）；第2步。建立神经网络模型。

3、． 常用的前馈型BP网络的转移函数有logsig，tansig，有时也会用到线性函数purelin。当网络的最后一层***用曲线函数时，输出被限制在一个很小的范围内，如果***用线性函数则输出可为任意值。

4、MATLAB基础知识：首先需要熟悉MATLAB的基本操作和语法，包括变量、矩阵运算、循环结构等。BP神经网络原理：了解BP神经网络的基本原理和算法，包括前向传播、反向传播、梯度下降等。

BP神经网络在地面沉降预测中的应用

BP神经网络作为一种自适应的高度非线性动力系统，具有强大的非线性逼近能力，这使得其在地面沉降预测等众多复杂环境地质问题中的应用越来越广泛，与传统的Modflow等数值模型相比，其具有所需资料少，自适应能力强等优点。

神经网络在填石路基沉降预测中的应用王星华；吴汉波；祝志恒应用BP神经网络对填石路基沉降进行预测。

基于以上数据，分别***用BP神经网络基坑降水地面沉降预测模型和支持向量机基坑降水地面沉降预测模型对地面沉降量进行预测，结果如表4所示。

对于同样5组实测数据应用三种不同方法预测地面沉降量的结果见表4-13。

根据训练好的BP神经网络模型，对区内6个点2005～2015年的年沉降量进行预测（图36）。从图36中可以看出，随着开***量的减小，水位的上升，各点的年沉降量逐渐减小，变化趋势也基本一致。

神经网络在建筑管理领域的应用研究已取得了一定成果。

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