首页--工业技术论文--建筑科学论文--地下建筑论文--高层建筑论文--高层建筑设计论文

基于遗传算法的高层医院垂直交通与房间布局优化研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 国内研究现状第12-13页
        1.2.2 国外研究现状第13-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 研究框架第15-16页
    1.5 创新点第16-17页
2 神经网络与遗传算法第17-30页
    2.1 神经网络第17-25页
        2.1.1 BP神经网络第17页
        2.1.2 神经元模型第17-18页
        2.1.3 BP神经网络的计算原理第18-20页
        2.1.4 BP神经网络的优点第20页
        2.1.5 BP神经网络的计算流程第20-25页
    2.2 遗传算法第25-29页
        2.2.1 遗传编码第25页
        2.2.2 遗传算子第25-27页
        2.2.3 遗传算法的计算流程第27-28页
        2.2.4 遗传算法的适用领域第28页
        2.2.5 遗传算法的优点第28-29页
    2.3 本章小结第29-30页
3 基于遗传-神经网络模型的医院电梯交通流的预测分析第30-48页
    3.1 电梯交通流第30-33页
        3.1.1 电梯交通流的概念第30-32页
        3.1.2 医院内的交通流分析第32-33页
        3.1.3 电梯交通流的分析方法第33页
    3.2 交通流数据采集第33-35页
        3.2.1 数据采集方法第33-34页
        3.2.2 医院客流数据采集第34-35页
    3.3 基于神经网络的电梯交通流的预测方法第35-36页
    3.4 遗传算法优化神经网络第36-39页
        3.4.1 神经网络的特点第36页
        3.4.2 遗传算法的特点第36-37页
        3.4.3 神经网络与遗传算法的结合第37-39页
    3.5 MATLAB编程实现第39-47页
        3.5.1 基于BP神经网络的预测分析第39-41页
        3.5.2 基于遗传算法的BP神经网络优化第41-47页
    3.6 本章小结第47-48页
4 基于遗传算法的医院房间的布局优化第48-67页
    4.1 医院房间平面位置的优化目标第48-49页
    4.2 遗传算法数学模型第49-53页
        4.2.1 遗传编码第49页
        4.2.2 目标函数第49-50页
        4.2.3 适应度函数第50页
        4.2.4 遗传算子第50-53页
    4.3 数据调研第53-60页
        4.3.1 研究对象第53-56页
        4.3.2 研究方法第56-60页
    4.4 分析与考察第60-66页
    4.5 本章小结第66-67页
5 基于遗传算法的医院走廊形式布局优化第67-85页
    5.1 引言第67-68页
    5.2 走廊形式第68-70页
    5.3 数据选取及排布规则第70-71页
    5.4 编程思维第71-73页
    5.5 分析与考察第73-84页
        5.5.1 布局方案第73-77页
        5.5.2 局部最优解的验证第77-80页
        5.5.3 不同迭代次数的对比第80-84页
    5.6 本章小结第84-85页
6 结论与展望第85-87页
    6.1 结论第85页
    6.2 展望第85-87页
致谢第87-88页
参考文献第88-92页
附录第92页

论文共92页,点击 下载论文
上一篇:GRα调控Tβ10致猪骨骼肌细胞氧化应激的研究
下一篇:肝肾组织培养微流控芯片的构建及其在肿瘤外泌体器官趋向性研究中的应用