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基于BP神经网络的施工扬尘量化建模研究的开题报告.docx

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基于BP神经网络的施工扬尘量化建模研究的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/26 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于BP神经网络的施工扬尘量化建模研究的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于BP神经网络的施工扬尘量化建模研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于BP神经网络的施工扬尘量化建模研究的开题报告一、研究背景及意义:施工扬尘是建筑施工过程中的一个重要环节,随着城市化进程加快,建筑施工的规模和数量也不断增加,而施工扬尘所带来的环境污染问题也越来越突出。因此,开展施工扬尘量化建模研究具有重要的理论价值和现实意义。目前的施工扬尘研究主要以监测和预测为主,较少涉及量化建模方面的研究。施工扬尘量化建模是将各种影响因素进行整合、评估和综合分析,建立数学模型,进而实现扬尘污染的预测、评估和控制。这对于科学规范施工,减少环境污染,保障人民健康,具有重要的现实意义。二、研究内容:本研究将以BP神经网络为基础,以宜昌市某建筑工地为研究对象,建立施工扬尘量化建模,主要研究内容包括以下几方面:1、通过文献调研和实地调查,收集与施工扬尘有关的数据,并对数据进行处理和分析。2、设计BP神经网络模型,选取适当的因素作为输入层节点,将扬尘浓度作为输出节点。3、运用神经网络训练算法,对模型进行训练优化,并进行模型测试和验证。4、通过模型预测,分析施工扬尘污染的空间分布,了解主要污染源和污染特点,为环境污染的控制提供指导。三、研究方法:BP神经网络是一种常用的人工神经网络,具有非线性映射、自适应性等特点,能够较好地处理输入输出的非线性关系,因此被广泛地应用于各种预测和识别问题。本研究将基于BP神经网络,选取各种影响因素作为输入节点,分析其与扬尘浓度之间的相关性,建立施工扬尘量化建模,并通过模型预测和分析,实现对施工扬尘的科学评估和控制。四、研究目标:本研究旨在建立基于BP神经网络的施工扬尘量化建模,以预测和评估施工扬尘的污染程度,并提出相应的环境保护措施,达到科学规范施工,减少环境污染,促进城市可持续发展的目标。五、研究计划:本研究总计时长为一年,按照以下计划进行:第一阶段(1个月):文献调研和实地调查,收集与施工扬尘有关的数据,进行数据处理和分析。第二阶段(2个月):设计神经网络模型,选取适当的输入节点和输出节点,进行模型建立和参数优化。第三阶段(4个月):进行神经网络模型的训练、测试和评价,分析模型精度和准确性,优化模型结构。第四阶段(2个月):利用优化后的模型进行预测和分析,实现对施工扬尘的科学评估。第五阶段(3个月):撰写毕业论文,进行论文答辩和评审。六、预期成果:1、建立基于BP神经网络的施工扬尘量化建模。2、预测和评估施工扬尘的污染程度,并提出相应的环境保护措施。3、发表相关学术论文,并提交毕业论文。4、达到科学规范施工、减少环境污染、促进城市可持续发展的目标。