System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 基于GA-BP神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法技术_技高网

基于GA-BP神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法技术

技术编号:41288607 阅读:4 留言:0更新日期:2024-05-11 09:37
本发明专利技术涉及基于GA‑BP神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法,本发明专利技术选取对运营隧道健康度评分存在影响的指标作为输入层,基于层次分析法及专家调查法建立量化制、评分制的运营高速公路隧道健康度评价标准,给出指标影响下的运营高速公路隧道健康度评分作为输出层。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,解决BP神经网络训练出现局部最优解的缺陷,通过对数据样本的训练,得到满足精度要求的神经网络模型。利用训练好的神经网络模型对运营高速公路健康度评分进行预测,依据评分给出隧道养护工程优先级排序。本发明专利技术实现了运营高速公路隧道养护工程科学决策的客观化、科学化和智能化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工程决策,具体涉及一种基于ga-bp神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法。


技术介绍

1、进入21世纪,随着经济的高速发展,形成了四通八达的交通公路网,在多山地、丘陵地区,公路隧道的建设尤为重要且受到了广泛的关注。随着运营年限的增加,大部分高速公路隧道进入了病害发育的亚健康状态,衬砌开裂、渗漏水、衬砌脱空、衬砌厚度不够、电缆沟侧壁倾斜、路面底鼓错台、混凝土强度劣化、翻浆冒泥等病害现象较为严重,已经进入到养护维修关键期。

2、为统筹安排隧道养护维修工程,确保养护工程资金使用科学合理,需运用科学的评价方法,对隧道健康状况进行评估,形成处治优先级排序,实现养护工程科学决策。目前,现有的运营高速公路隧道健康状况评价方法分为定性评价方法、定性和定量结合的评价方法。定性评价方法主要依靠专家经验对隧道健康状况进行评估,主观化、经验化程度高,容易出现决策分歧。定性和定量结合的评价方法进行数据预处理后,在评价指标权重确定时采取定性和定量结合的方法赋权重比,主要包括模糊综合评价法,层次分析法,灰色综合评价法。另外,bp神经网络评价法具有自适应学习能力,弱化权重确定中的人为因素,解决指标权重确定主观化、经验化等问题,可应用于隧道健康状况评价中。但bp神经网络由于采用梯度下降法的搜索方式,容易陷入局部最小值的陷阱,严重影响了bp算法的性能。

3、总的来说,科学合理的隧道健康度评价是隧道养护工程科学决策的重要前提,但目前运营高速公路隧道健康度评分未形成统一的标准,评价方法主观化、经验化程度较高,且计算量大,人为干预程度高,尚未达到科学决策的要求。


技术实现思路

1、本专利技术的主要目的在于提出一种基于ga-bp神经网络的运营高速公路隧道养护工程科学决策方法,基于层次分析法及专家调查法建立的量化制、评分制的运营高速公路隧道健康度评价标准,考虑对运营隧道健康状况存在影响的指标,通过ga-bp神经网络的反馈分析,预测运营隧道健康状况评分,根据健康状况评分给出隧道养护工程优先级排序,实现隧道养护工程的科学决策。

2、本专利技术的目的是通过如下技术方案实现的:

3、一种基于ga-bp神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法,包括以下步骤:

4、输入运营高速公路隧道健康度评分的训练样本,对神经网络进行训练;

5、利用经训练的神经网络对运营高速公路隧道健康度评分进行预测,根据样本隧道输入的影响指标数据,神经网络会自动计算出健康度评分,根据健康度评分排序,确定隧道养护工程处治优先级,实现隧道养护工程科学决策;

6、所述神经网络为ga-bp神经网络,利用遗传算法优化bp神经网络的初始权值和阈值,解决bp神经网络训练出现局部最优解的缺陷,包括三层:多节点的输入层、多节点的隐藏层和单节点的输出层;

7、所述多节点的输入层包括8个节点,输入项包括,交通量、降水量、斜井竖井、不良地质状况、车道数量、通车年限、隧道长度和土建技术状况评分参数。

8、进一步的,训练样本的隧道健康度评分根据层次分析法及专家调查法建立的量化制、评分制的运营高速公路隧道健康度评价标准给出。

9、进一步的,基于ga-bp神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法还包括训练样本数据的归一化处理,采用mapminmax函数逐行对数据进行归一化处理,将每一行数据分别标准化到区间[ymin,ymax]内,其计算公式为

10、

11、本专利技术的优势在于,建立了运营高速公路隧道健康度评分的统一标准,利用神经网络算法自学习、自修正和自适应的特点对隧道运营隧道健康状况评分进行预测,解决了运营高速公路隧道养护工程科学决策优先级排序计算量大,指标权重确定主观性、经验化等问题,实现了运营高速公路隧道养护工程科学决策的客观化、科学化和智能化。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于GA-BP神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于GA-BP神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法,其特征在于,训练样本的隧道健康度评分根据层次分析法及专家调查法建立的量化制、评分制的运营高速公路隧道健康度评价标准给出。

3.根据权利要求2所述的基于GA-BP神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法,其特征在于,基于GA-BP神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法还包括训练样本数据的归一化处理,采用mapminmax函数逐行对数据进行归一化处理,将每一行数据分别标准化到区间[ymin,ymax]内,其计算公式为

【技术特征摘要】

1.基于ga-bp神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于ga-bp神经网络的运营高速公路隧道养护工程决策方法,其特征在于,训练样本的隧道健康度评分根据层次分析法及专家调查法建立的量化制、评分制的运营高速公路隧道健康度评价标准给出。

【专利技术属性】
技术研发人员:祝华杰宿钟鸣何信赵雪峰张川川郭震山李承峰郝文斌刘金汪贤安宋敏肖明琦石岳飞张芮境李艳凤
申请(专利权)人:山西省交通科技研发有限公司
类型:发明
国别省市:

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