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在公路隧道施工过程中,围岩的稳定性对隧道施工的影响较大。因此公路隧道围岩变形的监控量测与准确预测是保障隧道施工安全的关键。针对当前隧道围岩变形的预测精度较低以及泛化能力较差等问题,该文提出一种基于贝叶斯(Bayes)优化长短期记忆网络(LSTM)的方法,该方法首先对拱顶沉降和周边收敛的原始监测数据进行预处理,而后构建公路隧道拱顶沉降与周边收敛的初始LSTM模型,并利用Bayes优化模型中的超参数,最终得出预测结果。利用该模型对某公路隧道拱顶沉降和周边收敛进行预测,将预测结果以均方根误差为评价指标与神经网络(CNN)和支持向量回归(SVR)进行对比。预测拱顶沉降时,Bayes-LSTM模型的平均预测精度相较于CNN与SVR模型分别提高了1.0与1.26;预测周边收敛时,Bayes-LSTM模型平均精度相较于CNN与SVR分别提高了0.3与0.32。表明Bayes-LSTM模型的预测精度较高,同时其能在训练模型过程中对历史信息进行判断和取舍,极大地提高了时序数据处理的效率,为公路隧道围岩变形预测提供了新的思路和探索。 相似文献
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为应对采用机器学习技术开展公路智能选线研究中对高质量案例数据的需求,研究了公路典型选线案例库构建方法。首先,采用文献调研、专家访谈的方法进行了选线案例数据整理和分析,明确了公路选线案例库构建面临的数据源分散、人工数据采集分析困难、算法模型接口需求多样及涉密数据安全性高等4个方面技术难点。提出了“以既有勘察设计及咨询项目成果数据为源头,案例数据预处理、标准化、后处理流程为核心,研发系列软件实现案例内容生成自动化”的选线案例库构建思路及实施技术路线;其次,通过梳理各项目管理系统中工程数据库、设计技术资源库等企业项目数据资源,甄选出了40个包括高速公路和其余各等级公路的选线设计代表性案例项目,并按制定的数据标准进行分类、数字化存储,制作了一套可供机器学习的案例库;最后,探讨了在实际公路选线设计工作中动态持续更新案例库的方法和实现路径,对构建更大规模高质量选线案例库和智能选线算法研究具有示范和参考价值。 相似文献
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本文结合丹本高速公路下马塘隧道防排水施工实例,介绍了高速公路隧道防排水施工过程中对防排水施工的一些具体作法。 相似文献
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辽省丹东至本溪高速公路下马塘隧道左线进口较大范围内位于浅埋黄粘土地段,含水量大,强度低,施工时又过于冒进,造成了已做好的约17m的初期支护整体下沉,地表出现了大面积塌陷事故。本文主要分析了事故产生的原因、整治方案的选择及主要施工工艺,为今后软弱土层地段的施工和事故处理提供一定的参考意见和经验。 相似文献