[發(fā)明專利]一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的墻體縱向裂縫寬度預測系統(tǒng)及方法

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• 申請日: 2014-06-19
• 公開（公告）號: CN103984856A
• 公開（公告）日: 2014-08-13
• 發(fā)明（設計）人: 劉迎春;魏華峰
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇新瑞峰信息科技有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G06N3/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的墻體縱向裂縫寬度預測系統(tǒng)，其應用于包含CPU的計算機中的，其特征在于：所述系統(tǒng)包括：

（1）墻體頂部開裂點裂縫寬度等級確定模塊，用于將裂縫寬度設置成不同的等級，具體為：設裂縫寬度a在0<a≤3mm時取1，裂縫寬度在3mm<a≤10mm時取2，裂縫寬度在10mm<a≤15mm時取3，裂縫寬度在15mm<a≤20mm時取4，裂縫寬度在20mm<a時取5；

（2）影響因素權(quán)重確定模塊，用于根據(jù)系統(tǒng)輸入的各影響因素對墻體開裂的影響程度數(shù)據(jù)，建立各影響因素與墻體裂縫等級的二維關(guān)系映射圖，并通過曲線擬合方法，將擬合后的曲線二次項系數(shù)作為各個影響因素的權(quán)重；

（3）影響因素預處理模塊，用于將上述六個影響因素數(shù)據(jù)進行歸一化處理，并將墻體高度、墻體寬度、墻體厚度三個影響因素作為第一組，將墻體承重、墻體傾斜度、材料強度三個影響因素作為第二組，將歸一化處理后的數(shù)據(jù)分別與其對應的影響因素權(quán)重相乘，獲得各個影響因素的加權(quán)后值，作為分類器模塊的輸入；

（4）分類器模塊，該模塊包含K近鄰分類器子模塊、BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器子模塊和分類輸出子模塊，所述K近鄰分類器子模塊與BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器子模塊之間是并列關(guān)系，其輸出分別作為分類輸出子模塊的輸入；其中K近鄰分類器子模塊以第一組影響因素作為輸入，以對應的裂縫寬度作為輸出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器以第二組影響因素作為輸入，以對應的裂縫寬度作為輸出，分類輸出子模塊通過加權(quán)平均方式獲取分類結(jié)果；

（5）預測關(guān)系表生成模塊，用于將墻體的六種影響因素數(shù)據(jù)與分類器預測的墻體裂縫寬度預測值進行對比和聯(lián)系，形成網(wǎng)格化動態(tài)信息監(jiān)控，以對比表格形式輸出，為建筑墻體危險評估提供預測信息，保證建筑危險評估的可靠性和準確性。

2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于：所述分類器模塊中，分類輸出子模塊的輸出算法為：

將各個影響因素對應的影響因素權(quán)重求取平均值N_i，其中i=1,2，…，6，再求取第一組影響因素的權(quán)重????????????????????????????????????????????????，以及第二組影響因素的權(quán)重；將K近鄰分類器子模塊的輸出結(jié)果B₁乘以A₁，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器子模塊的輸出結(jié)果B₂乘以A₂，將兩分類結(jié)果相加，再求取平均值，獲得最終裂縫寬度，根據(jù)墻體頂部開裂點裂縫寬度等級確定模塊確定的裂縫寬度等級進行等級劃分，獲得最終分類結(jié)果。

3.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于：所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器子模塊的建立方法為：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡從輸入層到隱含層和隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)分別采用logsig函數(shù)和tansig函數(shù)；

BP神經(jīng)網(wǎng)絡為：net=newff(r,c,[30,10],{‘ligsig’,’tansig’})

其中，newff（）為BP神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)，r表示輸入數(shù)據(jù)，c表示輸出數(shù)據(jù)，[30,10]表示BP神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層節(jié)點數(shù)為30個，輸出層節(jié)點數(shù)為10個，{‘ligsig’,’tansig’}表示網(wǎng)絡從輸入層到隱含層和隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)分別采用logsig函數(shù)和tansig函數(shù)。

4.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于：該系統(tǒng)可以運行于同一計算機系統(tǒng)中，也可以以分布式方式運行于多臺可相互通信的計算機系統(tǒng)中。