深基坑支护方案中模糊综合评判优选法

针对深基坑支护施工方案选择的优化目标,在建立支护方案评价的指标体系基础上,该文论述了利用模糊综合评判法进行深基坑支护方案优选的详细步骤,并通过了工程实例验证。结果表明:模糊综合评判法进行深基坑支护方案优选的方法是可行的、有效的,可供工程实践参考。     

基坑变形组合预测分析及安全性评价

为提高基坑变形预测精度及合理评价基坑所处的安全状态,提出以支持向量机、极限学习机和GM(1,1)模型为单项预测模型,构建定权法、非定权法确定组合权值的组合预测模型,并利用累计变形量与变形控制值构建基坑变形的安全性评价指标,以判断基坑所处的安全状态,且采用重标极差法分析基坑安全性的发展趋势。实例分析表明： 1）组合预测较单项预测具有更高的预测精度,且能有效降低预测风险,增加预测结果的稳定性; 2）非定权组合的预测精度要略优于定权组合的预测精度,且以BP神经网络权值法的组合效果最优; 3）通过对某基坑的安全性分析,得知该基坑处于危险阶段,需采取必要的安全措施,且预测结果与安全分析结果一致,验证了预测方法和安全性评价方法2种分析方法的有效性和准确性。     

基于AHP法的江苏省高速公路绿色服务区评价体系研究

绿色服务区的构建是服务区发展的转型升级和发展趋势,是节约能源和生态发展的必然要求。本文针对江苏省高速公路绿色服务区的特点,对绿色服务区改造技术方案的总结,分别从节水、节地、节能、节材及环境保护等方面构建绿色服务区评价体系,并确定其一级指标、二级指标权重,将其指标量化,从而为绿色服务区等级进行划分,为高速公路绿色服务区评价提供参考。     

浅谈汽车制造工序质量保证体系

制造质量的高低取决于制造工序的体系设计。日系主流汽车制造厂在工序质量保证方面有出色的表现,文章将针对性对日系三大汽车主机厂(丰田、本田、日产)的制造工序质量保证体系进行简明阐述。     

基于变权重的多因子来袭导弹威胁评估

为了能有效地对复杂战场态势进行估计,确定导弹阵地面临的威胁等级,文章提出了变权重的多因子来袭导弹威胁评估。能很好地反映战场的真实情况,为决策者提供有效快速的防护决策依据。通过仿真实例验证了该算法的有效性。     

武器装备关联性评价模型研究

武器装备之间的关联性影响武器装备之间的相互协调。建立了武器装备关联性评价的系统结构模型,并针对系统结构模型中的粗糙度缺点,对模型权重系数进行了改进,并对改进的可行性进行说明。     

数字化炮兵战斗力要素效能权重评估研究

利用数理分析法研究了数字化炮兵战斗力要素效能权重评估问题,提出了评估原则,构建了评估模型,得出了评估结论,对提高我军数字化炮兵的整体作战效能有一定的指导意义。     

基于AHP和模糊评价的船舶异常行为研判

商船和绝大部分大中型渔船都安装船载AIS、北斗卫星定位和通信终端,产生大量船舶航行数据,主要包括航行速度、轨迹、位置等参数,这为研究船舶异常行为研判提供可能性.从运动异常、位置异常、AIS设备异常和其他参数异常四个角度考虑,构建船舶异常行为评价指标体系,运用层次分析法(AHP)获得各个层次指标的权重系数,应用模糊综合评...     

基于模糊综合评判的深厚粉细砂层灌注桩钻机选型

为了在深厚粉细砂层钻孔施工时,对常用灌注桩钻机进行合理优化组合,本文首先从成孔效率、成孔质量、成孔成本以及环境影响4个方面建立钻机比选指标体系,然后根据博弈论确定指标的组合权重,最后基于模糊综合评判理论建立钻机比选模型,应用于工程实例,探讨几种常用钻机在深厚粉细砂层中的选型问题.结果表明:该实例中,钻机选用应以正循环回...     

RSOFCPN: CONTROL SYSTEM STRUCTURE AND ALGORITHM DESIGN

IntroductionThe learning approaches of neural network canusually be distinguished into three classes:su-pervised learning,unsupervised learning and re-inforcement learning.The supervised learningscheme has the highest efficiency but requiresthe learning systems to provide with desired out-puts.Obviously,it is very difficultin many cas-es.Unsupervised learning methods constructin-ternal models at capture regularities in their in-puts without receiving any additional informa-tion.Therefore,its …