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131.
刚性路面损坏状况评价是刚性路面管理系统的重要部分.是公路养护管理部门养护管理决策的重要依据.本文依据国内外刚性路面损坏状况评价的有关成果,提出了评价刚性路面损坏状况的指标体系,并利用层次分析法构造了指标体系权重计算的AHP模型,从而确定了指标权重,最后采用模糊数学方法建立刚性路面损坏状况综合评价Fuzzy模型.  相似文献   
132.
传统的灰色聚类评价方法在确定灰类白化值时,由于受到样本数据的约束,使得评价只是在样本范围内进行比较,没有真正达到评价的目的。针对这一不足,对传统的灰色聚类评价方法进行改进,通过确立合理有效的评价指标体系,并通过相关规范标准确定灰类白化值,改变传统方法确立灰类白化值的模式,以获得一个更加合理的评价标准,使评价结果更加准确、合理。改进的灰色聚类评价方法有理论依据、算法简单、可操作性强,评价结果能更好的反映道路交通安全状况。将该方法用于3个城市的道路交通安全评价,取得了良好的效果。  相似文献   
133.
为获得可靠的浅埋偏压隧道施工安全状态,首先针对浅埋偏压隧道安全性评价工作中致灾因素分析不充分的问题,采用数据挖掘法对相关内容进行数据提取,并依据致灾逻辑建立浅埋偏压隧道安全性评价指标体系;再对层次分析法(AHP)所求权重与熵权法所求权重进行等距离组合,引入变权函数对不良指标进行权重调节;最后结合实际工程进行分析及应用。该浅埋偏压隧道施工安全模型的评价结果与实际工程状况一致,验证了模型的适用性,同时表明使用数据挖掘手段可以丰富指标体系,组合后的变权评价模型能够准确且动态地反映工程安全状态,评价者可根据评价结果提出针对性的指导意见。  相似文献   
134.
在码头风险评估过程中,目前常用的方法对风险事件发生的概率和影响上有一些主观的定性分析,带有结论上的模糊性.运用一种层次分析法和证据理论结合的方法可以提高评估的准确性和可靠度,该方法通过层次分析法确定各评估因素的权重,在此过程中用D-S证据理论对专家评分数据进行融合修正,运用D-S证据理论的合成法则确定码头的风险值.将该...  相似文献   
135.
在近几十年的时间内,我国经济迅猛发展,大气污染问题逐日加剧.我国政府已经充分意识到这一问题的严峻性,并制定了大量的相关政策和措施来遏制这一趋势,改善大气环境.精确监测和客观评价一个地区的大气污染情况是改善大气环境的先决条件.利用层次分析法(AHP)模型,选取SO_2、NO_2、PM_(10)三项评价因子,对迭部县2013~2017年大气环境质量及其变化进行评价.研究表明:迭部县大气环境质量在2013~2015年之间处于二级标准,在2016~2017年之间处于一级标准;迭部县大气环境质量受PM_(10)影响较大,受SO_2和NO_2的影响较小.总体来说,迭部县大气环境质量好转趋势明显,这与当地政府狠抓环保,制定相关环保政策密不可分.  相似文献   
136.
关联规则发现是数据挖掘研究领域中的重要内容之一,而以自然语言描述的模糊关联规则更符合人类的思维方式,在决策中占据重要作用。基于属性间通常还存着更高层次的抽象,即呈现出层次结构尤其是模糊层次结构这一事实,通过把经典的模糊理论与关联规则发现算法相结合,提出了在模糊层次结构下从数值型数据库中挖掘一般化模糊关联规则的相应算法。  相似文献   
137.
机场轨道交通的发展将是解决机场陆侧交通拥堵问题的主要途径之一.本文首先通过灰色预测模型GM(1,1)对首都机场的陆侧交通量进行预测,得出进出机场的旅客中乘坐机场巴士及出租车的人数.在此基础上,运用排队论的方法,分析机场轨道交通对机场巴士及出租车交通量的分流情况,得出各自具体的分流率和分流量.最后,根据马尔可夫链的方法,对分流情况的发展趋势进行分析,得出其稳定分流率.  相似文献   
138.
较全面地建立了常规潜艇的技术评估指标体系,从可运行性、使用性及作战能力3个方面详述所含指标。这一指标体系的全面性对进一步研究具有较强的实际意义。同时针对该体系引入综合层次分析法,利用该法给出了常规潜艇综合性能定量评估值。实例证明,该指标体系及方法具有科学性、实用性。  相似文献   
139.
该文详细介绍了TDAP有限元时效分析程序的编制原理和方法,对采用平面杆系单元进行节段悬臂施工的桥梁结构分析的理论、编制思想以及程序中关键问题的处理方法进行了讨论,并以广西龙滩布柳河大桥为工程实例,对大桥进行了施工仿真和全程时效分析。  相似文献   
140.
随着高速公路的大规模修建,软土问题已成为影响工程质量、建设工期和工程造价的关键因素之一。因此,如何选择技术可靠、经济合理、安全适用的软基处理方案具有重大的理论和现实意义。该文以系统工程、人工智能、模糊数学、灰色理论、神经网络等为理论基础,结合岩土工程、土质学和土力学等学科的最新发展,对建立高速公路软基处理智能决策模型进行了研究。  相似文献   
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