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基于BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
1
作者
赵锐
田志强
宋宇涵
《世界桥梁》
北大核心
2025年第5期97-104,共8页
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作...
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。
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关键词
中小跨径桥梁
最优最劣法
BP神经网络
遗传算法
粒子群算法
智能评估模型
安全风险
评估
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职称材料
采煤机健康状态智能评估方法研究
被引量：
14
2
作者
曹现刚
李彦川
+1 位作者
雷卓
雷一楠
《工矿自动化》
北大核心
2020年第6期41-47,共7页
针对现有采煤机健康状态评估方法存在评估指标权重确定受人为因素影响较大导致评估准确率不高、采用单一评估算法存在局部搜索能力弱和抗干扰能力差、寻找全局最优值能力不足等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与遗传算法(GA)优化BP...
针对现有采煤机健康状态评估方法存在评估指标权重确定受人为因素影响较大导致评估准确率不高、采用单一评估算法存在局部搜索能力弱和抗干扰能力差、寻找全局最优值能力不足等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与遗传算法(GA)优化BP神经网络算法(PCA-GA-BP算法)的采煤机健康状态智能评估方法。根据采煤机结构和工作原理选择采煤机状态监测点位,获取采煤机健康状态相关的各项状态参数,采用PCA对采煤机状态参数进行数据降维和特征提取,避免BP神经网络输入的复杂化;引入GA对传统BP神经网络寻找全局最优权值;通过训练参数建立基于GA-BP的采煤机健康状态智能评估模型,将降维后的采煤机状态参数自动输入评估模型,通过智能评估算法输出测试结果,实现自学习、自寻优和自主判断采煤机的健康状态。实验结果表明,基于PCA-GA-BP算法的采煤机健康状态智能评估方法可准确、快速和智能评估采煤机健康状态,相比于基于单一BP神经网络的评估方法,训练时间短、评估流程简单且评估准确率高,准确率达97.08%。
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关键词
采煤机
健康状态
评估
智能评估模型
主成分分析
遗传算法
BP神经网络
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职称材料
应用模糊综合评价进行智能手机评估建模
被引量：
8
3
作者
刘焕军
李石君
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第1期224-228,共5页
为了对市场上各种智能手机进行合理公正的评估,提出了基于变异系数法和加权平均型的模糊综合评价法,并建立了智能手机评估模型。该模型对手机的各项性能参数进行了分类分析,采用变异系数法计算手机各个评价指标的权重;然后进行单因素评...
为了对市场上各种智能手机进行合理公正的评估,提出了基于变异系数法和加权平均型的模糊综合评价法,并建立了智能手机评估模型。该模型对手机的各项性能参数进行了分类分析,采用变异系数法计算手机各个评价指标的权重;然后进行单因素评判,建立模糊综合评判矩阵,采用加权平均型算子进行综合评判,得到最后的评估结果。对比实验表明,相对于传统的基于专家赋权和取大取小算法的模糊评价方法,该评估模型的有效性和实用性能均有较大提升,能够更加客观准确地反映用户对智能手机的实际评估。
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关键词
智能
手机
评估
模型
模糊综合评价
变异系数法
单因素评判
加权平均型
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职称材料
题名
基于BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
1
作者
赵锐
田志强
宋宇涵
机构
新疆大学建筑工程学院
新疆建筑结构与抗震重点实验室
新疆大学商学院
兰州理工大学能源与动力工程学院
出处
《世界桥梁》
北大核心
2025年第5期97-104,共8页
基金
2024年新疆自治区研究生科研创新项目(XJ2024G069)。
文摘
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。
关键词
中小跨径桥梁
最优最劣法
BP神经网络
遗传算法
粒子群算法
智能评估模型
安全风险
评估
Keywords
small-and medium-sized bridge
best-worst method
BP neural network
genetic algorithm
particle swarm optimization
intelligent assessment model
safety risk assessment
分类号
U448 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
U446 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
采煤机健康状态智能评估方法研究
被引量：
14
2
作者
曹现刚
李彦川
雷卓
雷一楠
机构
西安科技大学机械工程学院
陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室
出处
《工矿自动化》
北大核心
2020年第6期41-47,共7页
基金
国家自然科学基金重点项目(51834006)
国家自然科学基金项目(51875451)。
文摘
针对现有采煤机健康状态评估方法存在评估指标权重确定受人为因素影响较大导致评估准确率不高、采用单一评估算法存在局部搜索能力弱和抗干扰能力差、寻找全局最优值能力不足等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)与遗传算法(GA)优化BP神经网络算法(PCA-GA-BP算法)的采煤机健康状态智能评估方法。根据采煤机结构和工作原理选择采煤机状态监测点位,获取采煤机健康状态相关的各项状态参数,采用PCA对采煤机状态参数进行数据降维和特征提取,避免BP神经网络输入的复杂化;引入GA对传统BP神经网络寻找全局最优权值;通过训练参数建立基于GA-BP的采煤机健康状态智能评估模型,将降维后的采煤机状态参数自动输入评估模型,通过智能评估算法输出测试结果,实现自学习、自寻优和自主判断采煤机的健康状态。实验结果表明,基于PCA-GA-BP算法的采煤机健康状态智能评估方法可准确、快速和智能评估采煤机健康状态,相比于基于单一BP神经网络的评估方法,训练时间短、评估流程简单且评估准确率高,准确率达97.08%。
关键词
采煤机
健康状态
评估
智能评估模型
主成分分析
遗传算法
BP神经网络
Keywords
shearer
evaluation of health state
intelligent evaluation model
principal component analysis
genetic algorithm
BP neural network
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
应用模糊综合评价进行智能手机评估建模
被引量：
8
3
作者
刘焕军
李石君
机构
武汉大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第1期224-228,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61272109)
文摘
为了对市场上各种智能手机进行合理公正的评估,提出了基于变异系数法和加权平均型的模糊综合评价法,并建立了智能手机评估模型。该模型对手机的各项性能参数进行了分类分析,采用变异系数法计算手机各个评价指标的权重;然后进行单因素评判,建立模糊综合评判矩阵,采用加权平均型算子进行综合评判,得到最后的评估结果。对比实验表明,相对于传统的基于专家赋权和取大取小算法的模糊评价方法,该评估模型的有效性和实用性能均有较大提升,能够更加客观准确地反映用户对智能手机的实际评估。
关键词
智能
手机
评估
模型
模糊综合评价
变异系数法
单因素评判
加权平均型
Keywords
smartphone assessment model
fuzzy comprehensive evaluation
coefficient of variation method
single factor evaluation
weighted average model
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
赵锐
田志强
宋宇涵
《世界桥梁》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
采煤机健康状态智能评估方法研究
曹现刚
李彦川
雷卓
雷一楠
《工矿自动化》
北大核心
2020
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
应用模糊综合评价进行智能手机评估建模
刘焕军
李石君
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
8
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职称材料
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