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土工膜的模型预测
日期:[2018/1/19 11:24:39]   共阅[209]次
  土工膜我们大家都不会陌生,随着人们环保意识的增加,土工膜在我们的生活中受到了广泛的应用,但是我们在对土工膜进行模型预测的时候,不是只有一种方法的,而是有好多种方法,那么土工膜的模型预测有哪些呢?
  1、灰色预测模型:是基于灰色系统理论的一种预测方法,土工膜是根据过去的及其现在已知的或非确定的信息建立一个由过去引伸到将来的灰色模型,然后通过对系统模型微分方程作白化处理,用最小二乘法求解,确定预测模型中的待定系数,从而确定系统未来发展变化的趋势,该方法的最大优势是对原始数据分布特征及样本量无特殊要求。文献借助非等间距的灰色预测模型,土工膜一方面可以利用高荷载水平下的蠕变变形预测低荷载水平下的蠕变变形;另一方面可以利用高荷载水平下的蠕变断裂时间预测低荷载水平下的蠕变断裂时间。
  2、蠕变模型:我们发现有些材料对应变率非常敏感,即表现出明显的粘性性质。这类材料受力后变形过程是一个随时间而变化的过程,卸载后的恢复过程又是一个延迟过程,因此,土工膜这类材料内的应力不仅与当时的应变有关,而且与应变的全部变化历史有关。这时应力应变之间的一一对应关系己不复存在。
  3、神经网络模型:在预测领域中应用最广泛的是BP网络。BP网络的学习算法是一种误差反向传播式网络权值训练方法。它的理论基础是多层神经网络模型,它包括输入层、隐层和输出层3个层次,输入层有n个结点,输出层有m个结点。神经网络是一个复杂的非线性动力学网络系统,一个具有偏差和至少一个S型隐含层加上一个线性输出层的网络能够逼近任何有理函数。最小二乘和BP神经网络特有的非线性能力,土工膜较好地解决了蠕变系数及三参数法对蠕变数据拟合精度不高的问题。但神经网络需要大量的数据作为学习和训练网络结构,土工膜实践证明,在贫数据的情况下应用神经网络,其结果不够理想。
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