基于風(fēng)向的建筑工程設(shè)防風(fēng)速預(yù)測(cè)研究的開(kāi)題報(bào)告

基于風(fēng)向的建筑工程設(shè)防風(fēng)速預(yù)測(cè)研究的開(kāi)題報(bào)告摘要：本文旨在研究基于風(fēng)向的建筑工程設(shè)防風(fēng)速預(yù)測(cè)方法。針對(duì)目前預(yù)測(cè)方法存在的一些問(wèn)題，如風(fēng)速預(yù)測(cè)偏差大，預(yù)測(cè)時(shí)間短等，本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理的風(fēng)向預(yù)測(cè)模型，并對(duì)該模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠高效、精確地預(yù)測(cè)風(fēng)向所需的設(shè)防風(fēng)速。關(guān)鍵詞：風(fēng)向預(yù)測(cè)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理；設(shè)防風(fēng)速第一章介紹1.1研究背景氣象因素對(duì)建筑工程設(shè)防具有重要影響，其中風(fēng)是最為常見(jiàn)的影響因素之一。在建筑工程設(shè)計(jì)中，必須合理確定設(shè)防風(fēng)速，以確保建筑物結(jié)構(gòu)安全。然而，風(fēng)速受氣象因素、地形地貌等因素的影響，使其預(yù)測(cè)難度較大。因此，如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)速，成為建筑工程設(shè)計(jì)過(guò)程中的一項(xiàng)關(guān)鍵研究領(lǐng)域。1.2研究目的和研究方法針對(duì)當(dāng)前風(fēng)速預(yù)測(cè)方法存在的一些問(wèn)題，如預(yù)測(cè)偏差大、預(yù)測(cè)時(shí)間短等，本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理的風(fēng)向預(yù)測(cè)模型。具體包括以下工作：（1）分析當(dāng)前風(fēng)向預(yù)測(cè)方法存在的問(wèn)題；（2）研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)知識(shí)，以及應(yīng)用于風(fēng)向預(yù)測(cè)模型的方法；（3）對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為模型提供合理的輸入；（4）對(duì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析。本研究采用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證法進(jìn)行研究。第二章理論基礎(chǔ)2.1風(fēng)速預(yù)測(cè)方法的發(fā)展常見(jiàn)的風(fēng)速預(yù)測(cè)方法包括統(tǒng)計(jì)方法、氣象模型法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。統(tǒng)計(jì)方法是將歷史氣象數(shù)據(jù)和建筑物的氣象感應(yīng)器數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并選擇相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行計(jì)算。氣象模型法是通過(guò)使用數(shù)值氣象模型對(duì)當(dāng)前的氣象狀況進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，是目前應(yīng)用最廣泛的一種方法。2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型。其主要特點(diǎn)是并行計(jì)算、學(xué)習(xí)自適應(yīng)、容錯(cuò)能力強(qiáng)等。常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括感知機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。第三章風(fēng)向預(yù)測(cè)模型3.1模型框架本文所提出的風(fēng)向預(yù)測(cè)模型主要由前處理模塊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊兩部分組成。前處理模塊主要對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和預(yù)處理，以提供更加合理的輸入數(shù)據(jù)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊主要通過(guò)對(duì)氣象數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，輸出所需的設(shè)防風(fēng)速。3.2模型實(shí)現(xiàn)本研究采用MATLAB進(jìn)行模型實(shí)現(xiàn)，其中涉及到的函數(shù)主要包括neuralnetworktoolbox、signalprocessingtoolbox等。第四章實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)本實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于氣象部門(mén)提供的多年氣象數(shù)據(jù)。其中，將近1000組數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，其余數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練和測(cè)試。4.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果本實(shí)驗(yàn)中，模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了90%，且在不同的氣象環(huán)境下表現(xiàn)穩(wěn)定。第五章結(jié)論與展望本研究提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和氣象數(shù)據(jù)預(yù)處理的風(fēng)向預(yù)測(cè)模型，相