基于神经网络的公路施工企业经济效益分析

探讨如何应用BP神经网络模型预测施工企业的经济效益,为企业优化管理提供决策依据.通过对公路施工企业经济效益影响因素的分析,建立了影响施工企业经济效益的综合指标体系,应用BP神经网络对企业经济效益进行了预测,并与实际情况进行对比,结果表明BP神经网络预测施工企业效益的效果优良.     

基于BIM+GIS的公路工程施工预算三维地理信息管理系统

公路工程建设全过程中,施工阶段预算经费投入最大,极大程度影响整个施工建设过程的经费支出.运用BIM与GIS集成技术,构建基于BIM+GIS的公路工程施工预算管理系统,以不同时间节点为控制因素,建立施工预算与三维施工模型之间的关联.最终实现公路工程施工三维模型在GIS平台中的空间数据管理、施工进度管理、施工预算管理、施工成本评价等功能.     

基于BP神经网络的桥梁有限元模型修正

为了提高桥梁检测中对于桥梁健康状况评定的准确性,为桥梁的加固设计与长期健康监控提供依据。本文建立了用于修正桥梁有限元模型参数的BP神经网络程序,该BP神经网络程序利用了MATLAB软件实现,通过使用MIDAS CIVIL软件建立原始模型并将计算所得到的不同修正参数组合下的挠度计算值作为样本,对神经网络进行训练并对修正参数的实际值进行预测。由实测挠度值、修正前计算挠度值与修正后计算挠度值对比分析的结果可知,修改后的桥梁有限元模型挠度计算值介于实测值与修正前桥梁有限元模型计算值之间,修正后的相对差值大多小于10%,是原来相对差值的一半左右。BP神经网络对于修正参数的预测准确度高,桥梁有限元模型的精确性得到了提高。本文使用的桥梁有限元修正方法简单可靠,计算效率高,易于在工程实践中实现,为桥梁有限元模型的修正提供参考。     

公路工程全生命周期综合造价估算模型

从公路工程项目全生命周期的角度出发,采用基于主成分法的多元回归分析方法建模,在算例中运用SPSS软件计算.结果表明:计算值与实际值相差较小,满足估算要求;模型简单、有效、可行,能够简化公路工程项目的造价估算过程,是一种合理、方便、实用的综合公路工程项目造价估算模型.     

公路工程施工安全管理模式及实践探析

本论文旨在探讨公路工程施工安全管理模式及实践,并对其关键要点进行分析。在引言部分,提出了公路工程施工安全管理的重要性和研究目的。接着,论文首先介绍了公路工程施工安全管理的组织架构、安全管理要素以及施工现场安全管理的重要性。然后,对公路工程施工安全管理的要点进行深入分析,包括安全管理标准与规范、安全教育和培训,以及安全生产监管机制。接下来,通过实例分析,探讨了不同公路施工安全管理模式的选择、实施以及安全管理措施的效果评估,并对这些模式进行评价。最后,在结语中总结了论文的主要发现,并对公路工程施工安全管理模式和实践提出了相关建议。本论文的研究结果可为公路工程施工安全管理实践提供理论指导和参考,促进公路工程施工安全水平的提高。     

BP算法的改进及其在公路工程主材价格预测中的应用

在利用相关分析法对主材价格影响因素进行筛选的基础上,建立了基于改进BP神经网络算法的公路工程主材价格预测模型.结合郑州市石屑价格预测的实例,分别采用3种BP改进算法进行预测,并对结果进行了对比分析.证明了使用改进BP神经网络进行公路工程主材价格预测是可行和有效的.     

基于BP神经网络与多元回归的公路客运量预测研究

根据公路客运量的历史数据及相关影响因素数据,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元回归及BP神经网络预测模型,通过将2种模型输出的预测结果与实际数据进行对比,得出采用多元回归方法在预测客运量变化过程中所产生的误差远小于BP神经网络方法所产生的误差,认为,当数据样本量较小时,多元线性回归预测模型优于BP神经网络预测模型。     

基于风险分析的公路工程保险费率厘定

在考虑工程风险及保险实际理赔情况的基础上,形成了含自然灾害、项目环境等7个指标维度的风险评价体系,利用粒子群(PSO)算法优化BP神经网络的初始阈值及权值,建立了公路工程保险费率厘定模型。将该模型应用于34个公路工程保险实际案例,通过PSO-BP神经网络拟合保险样本中风险指标因素与费率之间的关系,实现费率预测。对比分析PSO-BP神经网络与BP神经网络的仿真效果,结果表明,PSO-BP神经网络模型能较好地反映公路工程实际风险水平,预测准确度高,收敛速度快,适用于保险费率厘定。     

基于分级指数的公路工程造价神经网络预测模型

本文结合公路工程造价的费用构成特点,构建了总造价指数、一级指数、二级指数的分级造价模型,并结合BP神经网络的自动学习和适应的计算方法,构建了基于分级指数的公路工程造价趋势神经网络预测模型,为拟建项目的造价估测提供了一种科学的手段。     

基于LSTM神经网络的公路工程施工风险量化预测研究

随着我国公路工程建设的飞速发展，施工安全日显重要。风险量化评估是进行施工安全风险管控的重要途径，基于已有的历史风险量化评估数据进行有效地预测，在实际施工过程中有着重要的意义。针对风险量化数据时序特点，采用LSTM神经网络算法实现风险量化预测，据此开发实现一套公路工程施工安全风险量化评估和预测系统，并在实际工程中进行应用。     

公路工程项目施工安全成本投入计量研究

在分析公路工程项目安全成本投入现状的基础上,根据相关法律法规对安全成本投入的规定范围建立安全成本评价指标,运用熵权法和关联分析理论对安全成本与安全事故的关联度进行分析,动态优化调整安全成本投入,进而计量出各项安全成本的计划投入额,确定各项安全成本的合理投入结构,为公路工程项目编制安全成本计划提供决策依据。     

投稿须知

公路工程施工项目工期长、复杂、人员素质要求高,并且施工中的安全措施经常存在一些疏漏,很容易造成安全事故,不仅给公路工程施工企业带来巨大经济损失,也给社会造成严重影响.文中通过对中国公路工程施工安全管理现状的分析,研究了中国公路工程施工安全管理中存在的问题,在借鉴国内外安全生产管理经验的基础上提出了五点对策建议.     

探究目标管理在公路工程施工管理中的应用

针对公路工程施工管理中存在的问题,进行有效的分析,并简要介绍了公路工程施工管理中应用目标管理的重要价值、公路工程施工管理要求,如遵守预防为主的管理原则、树立以人为本的施工理念、遵守质量第一管理原则等等,提出目标管理在公路工程施工管理之中的具体应用,减少公路工程施工管理不当现象的发生,保证公路工程施工管理效果得到更好全面提升,推动我国公路行业的可持续发展,望能够为有关人员提供一定的参考与帮助。     

大跨径连续梁桥施工预拱度预测

建立预应力混凝土连续梁桥施工预拱度控制的BP神经网络模型,根据施工过程中桥面实测标高与设计值的差异,用BP神经网络识别预应力损失等参数,预测后续节段的预拱度.在湖北襄樊汉江四桥的施工控制中的应用表明该方法是有效的,与实测的结果较吻合.     

基于BP神经网络的振冲碎石桩复合地基承载力预测

振冲碎石桩复合地基承载力影响因素多,各种因素间又相互作用,很难准确地计算其复合地基承载力。现行最准确的复合地基承载力载荷试验方法需投入大量的人力物力且耗时长,很难满足现场施工质量实时检测及工程进度的需求。本文在总结分析振冲碎石桩复合地基承载力影响因素的基础上,利用BP神经网络强大的非线性映射能力,建立了基于BP神经网络的复合地基承载力预测模型。模型预测结果表明,利用BP神经网络来预测振冲碎石桩复合地基承载力的方法是可行的,为振冲碎石桩复合地基承载力的快速设计检算提供了一种人工智能解决方法。     

木寨岭隧道地应力特征及对隧道变形影响的研究

为解决高地应力引起的隧道施工大变形,采用有限元多元回归分析和神经网络对有限原位地应力测试结果的地应力值进行拓展,分析整座隧道绝大部分地段的侧压力系数均大于1以及隧道轴线方向的地应力最大和构造应力为主的地应力场特征。结合木寨岭隧道炭质板岩情况,通过FLCD数值计算,得出高地应力对隧道采用三台阶法施工变形的水平影响范围为2~3倍洞径,并且隧道中台阶位置是应力释放的主要阶段,也是引起变形的主要阶段,为后续施工提供一定的指导。     

加强公路工程造价管理的探讨

从影响公路工程造价管理的主要因素(工程可行性研究、设计、施工)出发,对如何解决公路工程造价管理中出现的实际问题进行了分析.     

基于AHP法的公路工程施工现场安全模糊评价

通过对公路工程施工安全影响因素的分析,构建了公路工程施工安全评价指标体系,运用层次分析方法（AHP）确定各指标的权重系数,针对评价指标的模糊性,建立公路工程施工安全模糊综合评价模型,并通过实例分析与计算验证了模型的科学性、合理性。     

BP神经网络在叠合梁斜拉桥施工控制中的应用

影响叠合梁斜拉桥施工中的线形和内力的参数较多,且由于这些参数的理论值与真实值之间存在误差,使得结构往往不能达到理论上的线形和内力状态。另一方面参数的真实值与施工期间的结构内力和线形的映射关系无法用显式表达。因此提出采用BP神经网络来进行关键参数识别的方法,并以长江上某叠合梁斜拉桥为例,说明BP神经网络在叠合梁斜拉桥施工控制中的应用过程及方法。     

公路工程施工成本管理系统的研究

以项目法施工为基础，结合公路工程施工的实际情况，介绍了公路工程项目施工成本管理与控制的基本概念。在对公路工程项目施工成本管理体系的层次结构、基本原则、成本管理流程及影响项目施工成本的因素进行分析的基础上，探讨了项目成本管理系统中施工成本控制的技术方法；提出了降低项目施工成本的管理和工程措施。