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文檔簡介
1、數據挖掘就是從大量不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際數據中發(fā)現(xiàn)隱含的、事先未知的潛在有用的并且最終可理解的信息和知識的過程。而神經網絡是數據挖掘常用的工具。本文旨在研究如何將數據挖掘技術及神經網絡應用于土木工程。 神經網絡訓練誤差值的選取是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。目前多數處理這個問題的方法,是通過簡單的試算法。結合土木工程應用,考慮訓練樣本的隨機特性,本文提出了一個新的選取訓練誤差初始值的方法。該方法由實測值求出相應的真值置信
2、區(qū)間,若訓練誤差的取值使得網絡預測值落在真值置信區(qū)間內就可以認為此時的訓練學習反映了網絡輸出變量的真值情況,學習就可以結束。此時允許訓練誤差大小為真值置信區(qū)間長度的二分之一。試驗結果表明該方法能減少神經網絡的訓練時間。 過去,對神經網絡預測結果的評價廣泛采用相對誤差方法。對于有隨機因素影響的樣本數據,該方法已經不再適用。于是,本文對此進行了深入研究,以數理統(tǒng)計理論為基礎,提出了適合隨機問題的評價方法。該方法定義了模型預測的正確率
3、這一概念,進一步由正確率導出模型預測結果正確的概率,以此來評價模型預測結果的可靠性。土木工程實際應用結果表明,該方法是可行的,評價結論更貼近工程實際。 最后,針對在高性能混凝土配制方面的應用,利用可視化編程語言Delphi編制了應用軟件,軟件具有數據管理、網絡訓練、網絡檢驗、性能預測和成本計算等功能。實際測試表明,軟件達到了實用要求,具有工程實用價值。從而提高了高性能混凝土的生產效率。 總之,本文從數據挖掘基本思想出發(fā),
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