针对赣南大道下穿赣深高铁桥梁近接桥墩段路基施工优化比选问题,提出了一种基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)-指标相关性权重确定法(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation,CRITIC)和逼近理想解排序法(...针对赣南大道下穿赣深高铁桥梁近接桥墩段路基施工优化比选问题,提出了一种基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)-指标相关性权重确定法(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation,CRITIC)和逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)的多因子多方案综合评价方法。首先,基于结构变形、内力变化和经济指标构建了客观可量化的下穿工程综合评价指标体系;其次,基于各评价指标的价值差异问题,提出了AHP-CRITIC综合赋权法,利用最小鉴别信息原理将主、客观权重相结合,充分考虑了下穿工程评价中主观判断的重要作用及评价指标间信息量的对比强度和冲突性;最后,利用TOPSIS法求得多维空间中样本点到理想样本的正、负理想距离,通过计算相对贴进度对下穿施工工法进行定量排序。研究表明,该方法对下穿工程评价的影响因素复杂性和评价标准模糊性具有良好的处理效果,为方案评估优化提供了一条有效途径。展开更多
科学有效地预测水质对于水环境的可持续发展和人类健康具有重要意义,为此以固原市某黄河断面的水质监测数据为研究对象,提出了基于指标客观性的权重赋权(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法和改进的秃鹰搜...科学有效地预测水质对于水环境的可持续发展和人类健康具有重要意义,为此以固原市某黄河断面的水质监测数据为研究对象,提出了基于指标客观性的权重赋权(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法和改进的秃鹰搜索(Improved Bald Eagle Search,IBES)算法优化双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,BiLSTM)的组合水质等级预测模型。首先,采用CRITIC法确定各水质指标的权重,加权求和获得一项综合水质指标,从而提出一种改进的水质评价指标体系,以为BiLSTM提供更丰富、更可靠的水质特征信息。其次,在训练过程中引入Logistic映射和莱维飞行策略,并设计交叉共享及准反向搜索策略优化秃鹰搜索(Bald Eagle Search,BES)算法,以提升其种群多样性,增强寻优能力。最后,通过IBES算法迭代寻找BiLSTM的最佳学习率、隐藏层节点数以及正则化系数的超参数组合,进一步提高其预测水平。结果显示:与IBES-BiLSTM、BES-BiLSTM、GA-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM等模型相比,CRITIC-IBES-BiLSTM模型进行水质等级预测的准确率、精准率、召回率及F_(1)均最高,且具有更好的稳定性。展开更多
文摘针对赣南大道下穿赣深高铁桥梁近接桥墩段路基施工优化比选问题,提出了一种基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)-指标相关性权重确定法(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation,CRITIC)和逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)的多因子多方案综合评价方法。首先,基于结构变形、内力变化和经济指标构建了客观可量化的下穿工程综合评价指标体系;其次,基于各评价指标的价值差异问题,提出了AHP-CRITIC综合赋权法,利用最小鉴别信息原理将主、客观权重相结合,充分考虑了下穿工程评价中主观判断的重要作用及评价指标间信息量的对比强度和冲突性;最后,利用TOPSIS法求得多维空间中样本点到理想样本的正、负理想距离,通过计算相对贴进度对下穿施工工法进行定量排序。研究表明,该方法对下穿工程评价的影响因素复杂性和评价标准模糊性具有良好的处理效果,为方案评估优化提供了一条有效途径。
文摘科学有效地预测水质对于水环境的可持续发展和人类健康具有重要意义,为此以固原市某黄河断面的水质监测数据为研究对象,提出了基于指标客观性的权重赋权(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法和改进的秃鹰搜索(Improved Bald Eagle Search,IBES)算法优化双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory Network,BiLSTM)的组合水质等级预测模型。首先,采用CRITIC法确定各水质指标的权重,加权求和获得一项综合水质指标,从而提出一种改进的水质评价指标体系,以为BiLSTM提供更丰富、更可靠的水质特征信息。其次,在训练过程中引入Logistic映射和莱维飞行策略,并设计交叉共享及准反向搜索策略优化秃鹰搜索(Bald Eagle Search,BES)算法,以提升其种群多样性,增强寻优能力。最后,通过IBES算法迭代寻找BiLSTM的最佳学习率、隐藏层节点数以及正则化系数的超参数组合,进一步提高其预测水平。结果显示:与IBES-BiLSTM、BES-BiLSTM、GA-BiLSTM、PSO-BiLSTM和BiLSTM等模型相比,CRITIC-IBES-BiLSTM模型进行水质等级预测的准确率、精准率、召回率及F_(1)均最高,且具有更好的稳定性。
