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为解决传统智能算法网络结构参数复杂、运算速度慢等问题,基于遗传算法和极限学习机构建基坑变形的新型优化智能预测模型。先利用皮尔逊相关系数评价不同影响因素与基坑沉降变形之间的相关性,以确定极限学习机的输入层; 再采用试算法确定最优激励函数和隐层节点数,并将遗传算法和极限学习机耦合,利用遗传算法优化极限学习机的初始权值和阈值,以提高预测精度。经实例检验表明: 1)开挖时间、开挖深度、土体抗剪参数及重度均与基坑沉降变形显著相关,为构建极限学习机输入层提供了依据; 2)在预测过程中,激励函数和隐层节点数对极限学习机的预测效果具有一定的影响,以Sigmiod型激励函数和13个隐层节点数的预测效果为最优; 3)通过遗传算法的优化,能进一步提高预测精度,验证了遗传算法的优化能力和有效性。预测模型在不同工况下的预测结果均较优,说明该模型具有较高的稳定性和可靠性。 相似文献
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陈艳茹 《广东交通职业技术学院学报》2012,11(2):80-82
文中主要针对现行高职教育、高职学生及《铁路工程施工组织设计与概预算》课程的特点,结合现在铁路工程施工组织与概预算的现状、针对教学中存在的问题提出改革方向和形式,尝试新的教学方式,以达到提高教学效果的目标,同时供同行进行参考和交流。 相似文献
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由于浇注施工组织准备不足,混凝土质量不均匀,钢筋密集振捣不足,钢筋绑扎不到位,张拉局部压力过大等原因造成张拉过程中锚下混凝土破裂,是目前大型的现浇梁施工中很难处理的质量问题。文中以郑西客专跨越渭化铁路连续梁为例,通过分析破裂原因,提出针对性处理措施,对目前施工中连续梁浇注过程中锚下混凝土破裂问题进行探讨。 相似文献
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