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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)剛構(gòu)橋的線(xiàn)形控制研究

        2024-01-02 01:13:26楊一科田仲初林樂(lè)鑫
        湖南交通科技 2023年4期
        關(guān)鍵詞:梁段線(xiàn)形懸臂

        楊一科, 田仲初, 覃 聰, 林樂(lè)鑫

        (長(zhǎng)沙理工大學(xué),湖南 長(zhǎng)沙 410114)

        0 引言

        隨著我國(guó)橋梁施工技術(shù)水平的提高和新型材料的研發(fā),橋梁建設(shè)正朝著大跨度、新型式的方向不斷發(fā)展,各種大跨度橋梁如雨后春筍般涌現(xiàn),而連續(xù)剛構(gòu)橋作為其中的佼佼者應(yīng)運(yùn)而生。大跨PC連續(xù)剛構(gòu)橋結(jié)構(gòu)性能優(yōu)越、行車(chē)平順、造型美觀、經(jīng)濟(jì)性好,具有諸多優(yōu)點(diǎn)。大跨度預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)剛構(gòu)橋主要采用懸臂澆筑施工工藝,這種工藝受地形影響小,可在山區(qū)等狹小場(chǎng)地施工,由于是空中作業(yè),施工過(guò)程中橋梁線(xiàn)形不易控制,容易受到各種因素影響偏離理想線(xiàn)形,且已建成節(jié)段的線(xiàn)形在后續(xù)施工中無(wú)法調(diào)節(jié),因此,為了確保滿(mǎn)足設(shè)計(jì)線(xiàn)形以及梁體施工的安全要求,需要進(jìn)行施工控制。對(duì)于橋梁線(xiàn)形的控制主要是通過(guò)預(yù)測(cè)主梁變形來(lái)調(diào)整立模標(biāo)高,預(yù)測(cè)線(xiàn)形的方法主要有Kalman濾波法、灰色控制理論、最小二乘法[1]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

        劉首峰[2]將改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到某高速公路196 m預(yù)應(yīng)力砼連續(xù)箱梁橋施工過(guò)程線(xiàn)形監(jiān)控中,結(jié)果表明,線(xiàn)形控制效果較好;李永青[3]用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序預(yù)測(cè)了主梁標(biāo)高,并對(duì)實(shí)測(cè)應(yīng)力進(jìn)行了修正,成功提取出結(jié)構(gòu)的應(yīng)力應(yīng)變;楊雷等[4]運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成功預(yù)測(cè)了各節(jié)段張拉后變形,指導(dǎo)連續(xù)剛構(gòu)橋順利施工;高晶晶[5]以GM模型為參照,對(duì)比分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)處理的能力,證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)切實(shí)可靠;王蕾等[6]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以頻率作為輸入,結(jié)構(gòu)的材料特性等設(shè)計(jì)參數(shù)作為輸出,對(duì)有限元模型進(jìn)行了修正;費(fèi)慶國(guó)[7]基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將模態(tài)頻率作為輸入,設(shè)計(jì)參數(shù)作為輸出,然后用實(shí)測(cè)頻率輸入修正了有限元模型,修正后誤差較小,有限元計(jì)算量減少;高穎等[8]采用均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)輸入樣本,在ANSYS有限元模型中計(jì)算出橋梁性能即輸出樣本,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立映射關(guān)系,最終得到最優(yōu)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)。

        本文基于巴洛河特大橋建立了Midas Civil有限元仿真模型用于施工控制,基于Python編寫(xiě)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序,該程序可以自適應(yīng)學(xué)習(xí)樣本參數(shù),減少實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中噪聲的影響,并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序運(yùn)用在巴洛河特大橋的線(xiàn)形控制中,輸入實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)后續(xù)各節(jié)段的變形值,確保巴洛河特大橋的懸臂施工線(xiàn)形符合設(shè)計(jì)要求。

        1 工程概況

        巴洛河特大橋地處貴州高原向湘西丘陵過(guò)渡地帶的北部邊緣一帶,場(chǎng)區(qū)屬構(gòu)造溶蝕低山地貌。橋址區(qū)有鄉(xiāng)村路通至附近,交通條件較好。

        該橋?yàn)?95+180+95)m三跨預(yù)應(yīng)力混凝土連續(xù)剛構(gòu)橋,全長(zhǎng)370 m,箱梁采用單箱單室截面形式,頂板橫向?qū)挾葹?2.55 m,頂板厚度為32 cm,翼緣懸臂長(zhǎng)度為3.025 m,橫坡為2%;箱底寬6.5 m,箱梁高度和底板厚度沿順橋向按1.8次拋物線(xiàn)變化,箱梁根部梁高11.5 m,跨中梁高4.0m。箱梁在0#梁段和中跨跨中分別設(shè)置了橫隔板,以增強(qiáng)橋梁的橫向整體性。主梁砼強(qiáng)度等級(jí)為C55,下部結(jié)構(gòu)主墩砼強(qiáng)度等級(jí)為C50,1#主墩高59 m,2#主墩高138 m,墩身采用雙肢等截面矩形空心薄壁墩,主墩采用整體式承臺(tái)基礎(chǔ),基礎(chǔ)采用樁基礎(chǔ)。橋型布置及典型橫斷面如圖1、圖2所示。

        圖1 巴洛河特大橋主橋立面布置(單位:cm)

        圖2 箱梁標(biāo)準(zhǔn)斷面(單位:cm)

        本橋采用后支點(diǎn)掛籃在T構(gòu)兩側(cè)懸臂端進(jìn)行主梁的懸臂澆筑,T構(gòu)懸臂總長(zhǎng)為81 m,沿縱橋向?qū)ΨQ(chēng)劃分22個(gè)節(jié)段,從T構(gòu)根部至跨中分別為6×3.5 m、6×4.0 m、8×4.5 m,邊跨現(xiàn)澆段長(zhǎng)4m,邊、中跨合龍段均為2 m。剛構(gòu)橋的懸澆施工有4個(gè)主要工況,分別是調(diào)整立模標(biāo)高、梁段混凝土澆筑、預(yù)應(yīng)力張拉、掛籃前移。連續(xù)剛構(gòu)橋的施工是一個(gè)漫長(zhǎng)復(fù)雜的過(guò)程,雖然可以通過(guò)正裝計(jì)算得到各工況變形值,但在懸臂施工過(guò)程中會(huì)受到不同狀況的影響,如天氣、季節(jié)、氣溫、材料參數(shù)、施工工期、日照溫差等不同組合的影響,其實(shí)際變形情況必然與理論計(jì)算值存在差異。要控制好主梁線(xiàn)形,必須觀察施工過(guò)程中的實(shí)際變形情況,對(duì)實(shí)測(cè)與理論誤差進(jìn)行分析,按實(shí)際情況對(duì)設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行修改,重新計(jì)算有限元模型,這個(gè)過(guò)程隨著施工進(jìn)度不斷重復(fù),其流程如圖3所示。

        圖3 施工監(jiān)控流程

        2 建立有限元模型與確定立模標(biāo)高

        2.1 有限元模型的建立

        為保障主梁高精度合龍,使成橋線(xiàn)形滿(mǎn)足要求,利用Midas Civil 2020建立該橋有限元仿真模型。全橋共分233個(gè)節(jié)點(diǎn)、219個(gè)單元(見(jiàn)圖4),主梁、橋墩均采用一般梁/變截面梁?jiǎn)卧M,主墩與承臺(tái)連接方式為固結(jié),主墩與主梁之間采用彈性連接的剛性進(jìn)行連接,邊跨支座采用鉸接模擬,施工中掛籃、橫隔梁和二期恒載等均用等效荷載模擬。

        圖4 全橋計(jì)算模型

        2.2 立模標(biāo)高的確定

        連續(xù)剛構(gòu)橋的立模標(biāo)高需要通過(guò)多種因素確定,立模工況是對(duì)線(xiàn)形控制的主要手段,其確定公式為:

        Dl=Ds+fg+fy+ft

        (1)

        其中:Dl為立模標(biāo)高值;Ds為箱梁設(shè)計(jì)標(biāo)高值;fg為掛籃的彈性變形值,一般由試驗(yàn)確定;fy為計(jì)算預(yù)拱度,通過(guò)施工控制分析確定;ft為節(jié)段誤差調(diào)整值。

        為了避免日照溫度影響,所有數(shù)據(jù)均在溫度場(chǎng)穩(wěn)定時(shí)段測(cè)得,結(jié)合有限元的計(jì)算以及式(1)可確定巴洛河特大橋的實(shí)際立模標(biāo)高。

        3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

        3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)述

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),又稱(chēng)為誤差反向傳播(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它由輸入層、隱含層和輸出層組成,本文以交叉熵?fù)p失函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù),運(yùn)用梯度下降法計(jì)算最小值,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5所示。

        圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        圖5中,Xi為輸入數(shù)據(jù),Yi為輸出數(shù)據(jù),n、h、s分別為輸入層、隱含層、輸出層的神經(jīng)元數(shù)量,Wsh表示輸出層第s個(gè)神經(jīng)元與隱含層第h個(gè)神經(jīng)元之間的權(quán)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)由正向傳播與反向傳播兩個(gè)部分組成,正向傳播將輸入值逐層處理然后輸出,反向傳播通過(guò)鏈?zhǔn)椒▌t算出所有參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù),然后修改各層的權(quán)值,使得誤差信號(hào)最小,具有簡(jiǎn)單易行、計(jì)算量小、魯棒性好、并行性強(qiáng)等特點(diǎn),能有效地解決一般工程問(wèn)題。解決實(shí)際問(wèn)題時(shí),要根據(jù)所解決問(wèn)題的特點(diǎn)、數(shù)據(jù)集大小、計(jì)算精度要求等來(lái)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),可以通過(guò)試算決定網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和各層神經(jīng)元的個(gè)數(shù);當(dāng)計(jì)算精度不夠時(shí),可以通過(guò)擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)規(guī)模來(lái)提高精度,但是網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大會(huì)導(dǎo)致計(jì)算速度下降,穩(wěn)定性降低。

        3.2 輸入層和輸出層設(shè)計(jì)

        輸入?yún)?shù)要選擇對(duì)目標(biāo)值影響較大的參數(shù),參考文獻(xiàn)[9]做法,根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)采集的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),以及各影響因素的敏感性程度,在本文中,采用截面尺寸、懸臂長(zhǎng)度、節(jié)段體積作為輸入?yún)?shù),并以實(shí)測(cè)各節(jié)段混凝土澆筑前后變形量作為輸出參數(shù),具體數(shù)據(jù)如表1所示,網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層神經(jīng)元數(shù)為4,輸出層為1。

        表1 輸入、 輸出參數(shù)參數(shù)名稱(chēng)參數(shù)變量單位輸入或輸出討論截面高度Hm輸入混凝土方量Vm3輸入討論截面距離T構(gòu)中心距離Lm輸入理論混凝土澆筑后的標(biāo)高變化值Dmm輸入實(shí)測(cè)混凝土澆筑后的標(biāo)高變化值ΔDmm輸出

        3.3 隱含層的設(shè)計(jì)

        隱含層的神經(jīng)元數(shù)量過(guò)多會(huì)減緩網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度,過(guò)少會(huì)導(dǎo)致計(jì)算精度降低,故需合理確定神經(jīng)元數(shù)量,確定神經(jīng)元數(shù)量需遵循的指導(dǎo)原則為[10]:在3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)h和輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)n之間關(guān)系為:n=2×h+1??紤]工程的實(shí)際影響因素,確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-9-1,輸入層與隱含層之間采用Relu函數(shù),隱含層與輸出層之間采用S型函數(shù)Sigmoid進(jìn)行傳遞。

        3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練就是把訓(xùn)練樣本集(即特征參數(shù)和目標(biāo)值)輸入網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行計(jì)算,通過(guò)正向與反向傳播對(duì)權(quán)值和閾值不斷更新,當(dāng)達(dá)到迭代次數(shù)或者滿(mǎn)足收斂條件即完成計(jì)算,這個(gè)過(guò)程會(huì)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值與目標(biāo)值逐步靠近。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)至關(guān)重要,它是控制每個(gè)神經(jīng)元輸出的重要函數(shù),決定了網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行速度、計(jì)算精度,甚至影響網(wǎng)絡(luò)的收斂與否。

        由于Sigmoid函數(shù)值域?yàn)閇0,1],而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征值數(shù)量級(jí)有時(shí)候相差很大,各參數(shù)對(duì)輸出結(jié)果的影響也不一致,為了充分發(fā)揮每個(gè)參數(shù)的作用,可以對(duì)樣本進(jìn)行歸一化處理,歸一化公式如式(2)所示。

        (2)

        式中:x′i為該組元素歸一化后輸入(輸出)值;a、b為歸一化參數(shù),其值決定了歸一化范圍,可根據(jù)實(shí)際情況確定,該橋取a=0.1,b=0.8;xmax、xmin分別為各組參數(shù)的最大值和最小值。

        由于連續(xù)剛構(gòu)橋采用對(duì)稱(chēng)懸臂施工方法,其變形具有一定的對(duì)稱(chēng)性,故本文采用右幅橋1#主墩中跨側(cè)1#~14#節(jié)段混凝土澆筑前后的數(shù)據(jù)作為案例進(jìn)行計(jì)算。表2為1#~14#節(jié)段混凝土澆筑前后的變形值歸一化處理后的樣本集。

        表2 各截面的歸一化樣本數(shù)據(jù)截面號(hào)距離梁高混凝土方量理論變形計(jì)算值變形實(shí)測(cè)值10.10.90.90.6330.78620.1550.8290.8130.7670.930.2110.7610.7310.7670.84340.2660.6950.6520.7670.84350.3220.5710.5740.90.84360.3770.5120.5020.90.78670.4410.4490.6520.6330.67180.5040.3900.5660.7670.72990.5670.3340.4340.7670.443100.6310.2810.2650.7670.9110.6940.2320.1550.90.557120.7570.1870.10.90.729130.8290.1410.1970.50.1140.90.10.140.10.386

        成本函數(shù)作為正向傳播的終點(diǎn)和逆向傳播的起點(diǎn),能夠?qū)λ玫降念A(yù)測(cè)和測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,其計(jì)算結(jié)果越小,網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果越好,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)正是尋找一個(gè)能最小化成本函數(shù)權(quán)值的過(guò)程。

        將該樣本集輸入編寫(xiě)好的Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,訓(xùn)練步數(shù)設(shè)為5000步,得到迭代后的成本函數(shù)快速減少直至趨于穩(wěn)定,如圖6所示。

        圖6 成本函數(shù)曲線(xiàn)

        把1#~14#梁段的樣本集輸入網(wǎng)絡(luò),將其輸出結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,得到預(yù)測(cè)變形與實(shí)測(cè)變形圖(見(jiàn)圖7),預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值誤差如表3所示。

        圖7 BP網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測(cè)變形與實(shí)測(cè)變形

        表3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果梁段號(hào)截面號(hào)實(shí)測(cè)值/mm預(yù)測(cè)值/mm差值/mm11-13-12.1710.82922-11-11.91-0.9133-12-12.483-0.48344-12-13.007-1.00755-12-12.912-0.91266-13-13.472-0.47277-15-16.253-1.25388-14-16.041-2.04199-19-16.8842.1161010-11-17.203-6.2031111-17-15.8071.1931212-14-14.82-0.821313-25-21.8733.1271414-20-21.923-1.923

        對(duì)照?qǐng)D7和表3可知,1#~9#梁段預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值相差很小,最大差值只有2 mm,而10#梁段實(shí)測(cè)結(jié)果突然出現(xiàn)較大波動(dòng),導(dǎo)致預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值出現(xiàn)較大偏差,在后續(xù)梁段中,雖然實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)持續(xù)波動(dòng),但該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值偏差較小,這說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)減少噪聲影響,找到輸入與輸出數(shù)據(jù)間的隱性關(guān)系,其魯棒性較好。

        4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)預(yù)測(cè)結(jié)果分析

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身是一個(gè)“學(xué)習(xí)--預(yù)測(cè)--再學(xué)習(xí)”的過(guò)程,在以上訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中逐步加入15#~17#節(jié)段的輸入?yún)?shù),可輸出15#~17#節(jié)段混凝土澆筑前后變形預(yù)測(cè)值,經(jīng)過(guò)反歸一化變換后得到各截面變形值預(yù)測(cè)值,圖8~11分別為前14#梁段的數(shù)據(jù)對(duì)15#~17#梁段的預(yù)測(cè)結(jié)果、前15#梁段的數(shù)據(jù)對(duì)16#~17#梁段的預(yù)測(cè)結(jié)果、前16#梁段的數(shù)據(jù)對(duì)17#梁段的預(yù)測(cè)結(jié)果以及1#~17#梁段的數(shù)據(jù)擬合結(jié)果,實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值數(shù)據(jù)結(jié)果如表4所示。由圖11可知,1#~12#節(jié)段混凝土澆筑前后的實(shí)測(cè)變形量變化較平緩,這是由于在初期懸臂澆筑過(guò)程中,懸臂部分很短,截面剛度較大,變形較小,而12#~17#節(jié)段混凝土澆筑前后的實(shí)測(cè)變形量呈波動(dòng)性下降,是因?yàn)殡S著懸臂長(zhǎng)度增大,截面剛度減小,變形加大,實(shí)測(cè)結(jié)果更容易受到施工環(huán)境影響,此時(shí)可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下一節(jié)段的變形量進(jìn)行預(yù)測(cè),及時(shí)調(diào)整立模標(biāo)高,使施工線(xiàn)形滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值從1#~12#變化較為平緩,在12#節(jié)段出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn),12#~17#節(jié)段呈一條光滑的連續(xù)曲線(xiàn),較好地?cái)M合了其變化趨勢(shì),很好地反映了橋梁的結(jié)構(gòu)特性,同時(shí)也體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的學(xué)習(xí)性和魯棒性。從圖8和表4可以看出,用1#~14#節(jié)段的樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),得到的預(yù)測(cè)值在15#~17#截面處與實(shí)測(cè)值最大差值為8 mm,通過(guò)實(shí)測(cè)曲線(xiàn)可以看出實(shí)測(cè)值受各種因素影響波動(dòng)較大,導(dǎo)致其對(duì)后續(xù)節(jié)段的預(yù)測(cè)偏差較大,但差值仍在控制范圍內(nèi);從圖9~11和表4可以看出,逐步加入15#~17#節(jié)段的樣本,可使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷學(xué)習(xí)、更新,對(duì)偏差自動(dòng)修正,逐步擬合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)結(jié)果,該方法可很好地應(yīng)用于施工控制。

        圖9 16#~17#梁段預(yù)測(cè)結(jié)果

        圖10 17#梁段預(yù)測(cè)結(jié)果

        圖11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合結(jié)果

        表4 15#~17#梁段預(yù)測(cè)結(jié)果梁段與截面號(hào)圖號(hào)預(yù)測(cè)值/mm預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值差值/mm8-21.999 8.001159-27.588 2.41210-27.4142.58611-27.0022.9988-22.0875.913169-28.926-0.92610-28.581-0.58111-27.8710.1298-22.9985.002179-30.473-2.47310-30.093-2.09311-29.109-1.109

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)可以適應(yīng)少樣本情況,并且預(yù)測(cè)精度較高,擬合程度較好,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)更新方法簡(jiǎn)單。從圖8~11可以看出,當(dāng)添加新澆筑梁段樣本后,網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行學(xué)習(xí)來(lái)擬合數(shù)據(jù),保證了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性,體現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)功能的優(yōu)越性。

        5 結(jié)語(yǔ)

        1)探討了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巴洛河特大橋線(xiàn)形控制中的應(yīng)用,通過(guò)線(xiàn)形預(yù)測(cè)確定立模標(biāo)高,確保了懸臂施工時(shí)線(xiàn)形符合設(shè)計(jì)要求。

        2)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)下一節(jié)段的變形進(jìn)行預(yù)測(cè),可以基于Python編程對(duì)施工后的不可校正線(xiàn)形進(jìn)行預(yù)測(cè),分析結(jié)果表明,其精度能夠滿(mǎn)足設(shè)計(jì)要求,可以提前對(duì)立模標(biāo)高進(jìn)行調(diào)控,防止不利線(xiàn)形出現(xiàn)。

        3)因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)基于樣本,會(huì)受到噪聲影響,但可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)進(jìn)行修正,體現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)功能的優(yōu)越性。

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