公路軟土地基處理專家系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、公路軟土地基處理是一個復雜的系統(tǒng)工程,需要技術人員利用豐富的實踐經驗和扎實的理論知識進行合理的分析判斷與決策。在軟土地基處理技術決策中,影響因素眾多,需要計算的工作量大,而設計理論又不盡完善,經驗往往起著重要的作用。因此,如何使軟基處理設計與施工的決策更具科學性變得非常重要。針對這種現狀,本文結合公路軟土地基處理的知識特點,研制開發(fā)出公路軟土地基處理專家系統(tǒng),利用人工智能、知識工程、模糊數學、決策分析、計算機技術等,進行公路軟基處理智能

2、決策研究。 論文首先構建分析公路軟土地基處理專家系統(tǒng)知識庫,對公路軟土地基處理中的軟土鑒別、設計計算方法選擇、處理方案決策、施工問題原因分析及對策四個方面的知識進行了系統(tǒng)的研究,根據其不同特點,分別建立了各自的知識庫。 根據公路軟土地基處理有關問題存在大量的不確定性、隨機性、模糊性的特點,論文采用基于不確定推理的專家決策對此進行處理,進而對不確定性推理方法中的可信度方法和模糊推理進行了研究:提出基于產生式規(guī)則帶有可信度的

3、推理模型,解決軟土鑒別、設計計算方法選擇、施工問題原因分析及對策方面的問題;構建了處理方案決策的模糊推理模型。 作為人工智能處理問題的另一方法,論文建立了軟基處理方案決策的BP神經網絡模型,確定了網絡輸入、輸出向量維數(節(jié)點數)、中間隱層結構、學習速率等重要參數,并通過眾多測試,采用L-M(kvenberg-Marquardt)算法對模型進行了改進。根據大量數據(專家知識)的訓練確定了網絡用于推理的權值,結果表明:軟基處理方案的

4、BP神經網絡模型的精度比較高,能夠滿足軟基處理方案設計與決策的工程需要;使用Visual C++程序語言編寫的BP神經網絡,能有效地解決傳統(tǒng)的利用Matlab軟件編寫的BP神經網絡無法實現權值存儲和讀取等難題。 論文將模糊理論和層次分析法二者相結合,建立了公路軟土地基處理方案優(yōu)選的多層次模糊綜合評判模型,其中評語隸屬度采用模糊理論和專家評分法確定,各影響因素的權值采用層次分析法確定。通過工程實例的驗證,表明采用該模型對公路軟基處

5、理方案優(yōu)選是可行的。 推理機是專家系統(tǒng)的核心,論文尋求適合于軟土地基處理領域的推理機建造技術,即研究該領域專家處理問題的思維模式,并根據專家的思維特點選擇恰當的推理模型進行模擬,分析研究公路軟土地基處理專家系統(tǒng)推理機采用的推理理論、總體構造、推理方向、推理過程和控制策略。結果表明,推理機使用將正向推理和逆向推理相結合的混合推理方法,有效地提高了系統(tǒng)的交互化和智能化程度,帶有提醒的推理方式能減小因用戶的失誤而造成的推理不準確性;采

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