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目前工程项目多目标优化的相关研究中,较少考虑工期、成本、质量等目标与安全水平之间的联系。针对这一不足,在分析工序安全水平影响因素的基础上,得到了成本—安全水平优化模型,并将安全目标引入工期—成本—质量优化模型,构建了工期—成本—质量—安全水平均衡优化模型。为了有效求解该型,引入了量子粒子群算法,结合工程实例进行模拟仿真,得到工期、成本、质量与安全水平的一系列 Pareto 解,并进行方案决策,结果表明得到的 Pareto 解集能为项目管理者的决策提供有效支持,量子粒子群优化算法在求解该模型方面是有效性的。 相似文献
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针对钢桁架节点变形场测量问题,以某输煤栈桥钢桁架节点试验为依托,利用数字近景摄影测量技术进行位移测量。首先运用定点拍摄方法获取变形图像,然后进行图像预处理与像素坐标提取,对测点的位移变化规律进行分析。结果表明:近景摄影测量技术在钢桁架节点的全场变形测试中测量精度能够满足试验需要,并且该技术具有简便的操作性及很强的实用性。 相似文献
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资源约束项目调度问题是工程管理领域研究的热点之一,但无论是模型构建还是求解均有一定的难度,尤其是模型求解已被证明是NP-hard问题。鉴于此,构建了以工期最短为优化目标的项目调度模型,为便于求解,将模型的显性约束和隐性约束做了适当处理,并利用差异演化算法较强的记忆能力和全局收敛能力以及模拟退火的局部跳出能力,将模拟退火算法和差异演化算法进行有效结合。通过工程实例,分别采用遗传算法、差异演化算法以及模拟退火差异演化算法进行求解。结果表明,3种算法都可以收敛到最优解,但论文算法具有较大的搜素范围与局部寻优能力,同时求解的稳定性指标明显优于遗传算法和差异演化算法。 相似文献
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基于熵权法的PHC管桩承载力组合预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服单项预测方法产生的误差,利用灰色模型GM(1,N)、多元线性回归、BP神经网络等3种单项预测方法建立组合预测模型,并采用熵值法确定加权系数。通过对PHC管桩承载力进行比较预测,结果显示GM(1,N)法平均绝对百分比误差(MAPE)值为5.4%,多元线性回归法的MAPE为3.0%,BP神经网络法的MAPE为2.8%,组合预测法的MAPE为2.3%。因此组合预测法精度较高,实用性更强。 相似文献
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针对载体桩质量不容易控制的特点,在剖析载体桩承载机理的基础上,分析了影响载体桩质量的各因素,并引入粗糙集理论,建立了影响因素约简模型。以邯郸地区载体桩工程为例,通过模型约简得出最小的影响因素集,从而确立了影响载体桩质量的核心影响因素,为载体桩的质量预测和控制提供理论依据。结果显示该方法克服了目前人们以主观和定性分析为主的缺点,可信度较高。 相似文献
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基于RS-SVM的建筑施工项目安全预警模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前建筑施工项目安全风险管理的现状,应用粗集理论对建筑施工项目的安全因素进行预处理,将处理后的信息结构作为支持向量机的输入数据进行训练和预测,构建建筑施工项目安全风险预警模型,并在小样本条件下,与BP神经网络进行对比分析。结果表明,RS-SVM预测模型的最小均方根误差为0.011 5,BP神经网络的均方根误差为0.070 7,RS-SVM预警模型的预测精度、泛化能力明显优越于BP神经网络学习方法。 相似文献
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前馈神经网络的一种新的学习算法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文将变尺度法引入到神经网络的学习中。在修改权值时,引入串行修正权值的思想。基于以上两点提出的算法具有收敛速度快、实习精度高等特点。 相似文献
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未确知数学在建筑施工安全性评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
施工企业安全评价与传统的安全分析和安全管理相比,其主要特点是:以整个系统的安全为目标,预先发现和识别可能导致施工伤亡事故发生的危险因素,预防事故的发生,并把抽象的概念转化为数量指标,对安全做定量化分析。本文利用未确知测度模型对建筑施工企业的安全性进行评价,该方法得到的评价结果能够较为客观全面地反映建筑施工企业的安全状况。 相似文献