简介:摘要随着我国经济水平的提高,我国城市化进程的速度也在不断的加快。而我国虽然拥有广阔的国土面积,但是我国同时也是世界上的人口大国。尤其是在城市,在有限的土地上生活着大量的人口,这就造成了我国城市居住面积少的情况。而高层建筑的出现适当的缓解了这一情况,这是因为高层建筑不仅能够在有限的面积承载更多的人口和功能。因此发展高层建筑是当前社会发展的需要,更是被列为了市政工程建设的重点工程之一。但是高层建筑在施工过程中,由于存在高空作业多、危险性高以及施工周期较长等缺点,就无形中增加了高层建筑施工的难度。为了保证高层建筑工程施工的质量和安全性,相关部门就必须要充分重视高层建筑工程施工人员的技术研究。本文针对高层建筑施工技术这一课题,首先对高层建筑的施工特点进行了阐述,然后对高层建筑施工技术进行了探讨。
简介:港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。
简介:摘要利用2008年1月1日至2012年12月31日逐日NCEP再分析资料(1×10)和大同地区地面常规观测资料,选取相邻两天的气象因子差值作为预报因子,相邻两天的日最高/最低气温的差值作为目标因子,分站点分月构建三层结构的日最高/最低BP神经网络模型,并应用独立样本进行模型检验,结果表明,该模型输出结果与实况拟合较好,且其对明显的升降温过程能够准确预报。在对ECMWF数值预报产品释用基础上,针对大同站2012年1月最高气温进行了24h、48h和72h模拟预测,结果显示,该BP神经网络预报模型各时效预报准确率TS评分均高于中央气象台MOS预报。
简介:基于社群经济高速发展的时代背景下,首次将离散型Hopfield神经网络应用到社群经济影响因素问题上。首先建立社群经济因素体系,通过ISM方法得出各因素间的层次结构关系。然后利用离散型Hopfield神经网络构建自媒体价值评估模型,通过MATLAB设计一个不断提高的理想评价指标来区分同一等级中的不同样本,最后,通过算例得出价值最高的自媒体。结果表明:注重提高特色化社群活动、用户参与决策、平台共享、社群文化构建这4要素更有利于提高自媒体价值,并提出了相应的对策建议,为企业及自媒体人提供借鉴价值。
简介:为了纪念诺贝尔奖得主伊利亚.普利高津教授诞生94周年和逝世8周年,简要回忆了他及其领导的Brussels-Ausdin(布鲁塞尔-奥斯汀)学派对世界科学的主要贡献,并学习他的高尚品德和科学精神。