基于灰色关联与BP神经网络的塔吊安全研究
Computer Simulation（2019）
Abstract
为保证塔吊的作业安全,将灰色系统理论和BP神经网络相结合对塔吊安全进行研究.首先取300组数据进行灰关联分析:将倾角作为映射量,找到安全影响因素的关联序;再利用BP神经网络预测分析:将300组数据作为训练样本分别在隐含层不同激活函数的神经网络进行训练,取10组实测数据作为测试样本进行预测,再根据关联序逐一删除各输入特征参数分析主次要因素.结果 表明影响塔吊安全的主要因素是高度、幅度、风速和载重,次要因素为转角,激活函数为relu的神经网络预测精度更高.利用神经网络可较准确地预测倾角的变化趋势,具有较好的应用价值.
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