第一章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)………………………………………………… 3 §1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介………………………………………………………… 3 1．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源 …………………………………………………… 3 1．2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及應(yīng)用 …………………………………………… 3 §1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)………………………………………………… 4 2．1 神經(jīng)元及其特性………………………………………………………… 5 2．2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本類型 ……………………………………………… 6 2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特性…………………………………… 6 2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)…………………………………… 6 2.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要學(xué)習(xí)算法……………………………… 7 §1.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型模型 ………………………………………………7 3．1 Hopfield網(wǎng)絡(luò)………………………………………………………… 7 3．2 反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)…………………………………………………… 8 3．3 Kohonen網(wǎng)絡(luò)………………………………………………………… 8 3．4 自適應(yīng)共振理論(ART)…………………………………………………… 9 3．5 學(xué)習(xí)矢量量化（LVQ）網(wǎng)絡(luò)………………………………………… 11 §1.4多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＢＰ）模型………………………………………… 12 4．1 BP網(wǎng)絡(luò)模型特點(diǎn) …………………………………………………… 12 4．2 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法……………………………………………………… 13 4.2.1信息的正向傳遞……………………………………………… 13 4.2.2利用梯度下降法求權(quán)值變化及誤差的反向傳播……………… 14 4．3 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程……………………………………………………… 15 4．4 BP算法的改進(jìn)……………………………………………………… 15 4.4.1附加動(dòng)量法……………………………………………………… 15 4.4.2自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率………………………………………………… 16 4.4.3動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率調(diào)整算法……………………………… 17 4．5 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)……………………………………………………………… 17 4.5.1網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)………………………………………………… 17 4.5.2隱含層的神經(jīng)元數(shù)…………………………………………… 17 4.5.3初始權(quán)值的選取……………………………………………… 17 4.5.4學(xué)習(xí)速率………………………………………………………… 17 §1.5軟件的實(shí)現(xiàn)……………………………………………………………… 18 第二章 遺傳算法………………………………………………………19 §2.1遺傳算法簡介………………………………………………………………19 §2.2遺傳算法的特點(diǎn)………………………………………………………… 19 §2.3遺傳算法的操作程序………………………………………………………20 §2.4遺傳算法的設(shè)計(jì)……………………………………………………………20 第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水布埡面板堆石壩變形控制與預(yù)測 §3.1概述…………………………………………………………………………23 §3.2樣本的選取……………………………………………………………… 24 §3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定………………………………………………………25 §3.4樣本的預(yù)處理與網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練…………………………………………… 25 4．1 樣本的預(yù)處理……………………………………………………… 25 4．2 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練 …………………………………………………… 26 §3.5水布埡面板堆石壩垂直壓縮模量的控制與變形的預(yù)測…………………30 5．1 面板堆石壩堆石體垂直壓縮模量的控制……………………………30 5．2 水布埡面板堆石壩變形的預(yù)測…………………………………… 35 5．3 BP網(wǎng)絡(luò)與COPEL公司及國內(nèi)的經(jīng)驗(yàn)公式的預(yù)測結(jié)果比較… 35 §3.6結(jié)論與建議……………………………………………………………… 38 第四章 BP網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法在面板堆石壩設(shè)計(jì)參數(shù)控制中的應(yīng)用 §4.1 概述………………………………………………………………………39 §4.2遺傳算法的程序設(shè)計(jì)與計(jì)算………………………………………………39 §4.3結(jié)論與建議…………………………………………………………………40 參考文獻(xiàn)…………………………………………………………………………