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基于NGO优化的BP神经网络的混凝土预应力渡槽热学参数反演分析
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3.1BP神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3.2混凝土预应力渡槽热学参数研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3.3基于NGO优化的BP神经网络研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1BP神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1.1神经元模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1.2学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.2NGO优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.2.1NGO算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.2.2NGO算法步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.3基于NGO优化的BP神经网络模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.3.1输入输出变量选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.3.2网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.3.3参数初始化与调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.1实验数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.1.1数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.1.2数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.2NGO优化BP神经网络训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.2.1优化前BP神经网络的性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.2.2NGO优化后的BP神经网络性能分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.3混凝土预应力渡槽热学参数反演．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
3.3.1反演结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
3.3.2反演精度评价．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.1NGO优化BP神经网络的性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.1.1误差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
4.1.2敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.2混凝土预应力渡槽热学参数反演结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
4.2.1热学参数分布规律．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
4.2.2影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
1.内容概括
本论文题为《基于NGO优化的BP神经网络的混凝土预应力渡槽热学参数反演分析》。该研究旨在通过优化BP神经网络模型，结合非线性最小二乘法（NLS）和遗传算法（GA），对混凝土预应力
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