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大跨度高架桥施工风险评估及应对措施 被引量:1

Risk assessment and countermeasures of long-span bridge construction
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摘要 为保证大跨度高架桥梁的施工安全,对其进行的安全评估不可或缺。蚁群算法、神经网络法在桥梁施工风险评估中已有应用,但缺少将两者结合使用方面的研究。把用蚁群算法改进的BP神经网络方法应用到大跨度桥梁施工安全风险评估中,利用了两者的优点,使运算过程更加快速,运算结果准确。该方法突出了风险评估中定量的影响,克服了传统算法中人为因素的影响,可为大跨度高架桥的安全施工提供可靠的支撑。 In order to ensure the safety of the construction of long-span elevated bridges,the safety assessment is indispensable. Ant colony algorithm and neural network method have been used in bridge construction risk assessment,but there is a lack of research on the combination of the two. The improved BP neural network method based on ant colony algorithm is applied to the safety risk assessment of long-span bridge construction. The advantages of the two methods are used to make the operation process faster and the operation results accurate. This method highlights the quantitative influence in risk assessment, overcomes the influence of human factors in the traditional algorithm,and can provide reliable support for the safe construction of long-span bridges.
作者 贾士平 石建平 刘庆昌 Jia Shi-ping;Shi Jian-ping;Liu Qing-chang
出处 《智能城市》 2019年第20期169-170,共2页 Intelligent City
关键词 大跨度桥梁施工 安全风险专项评估 蚁群算法改进BP神经网络 可靠支撑 long-span bridge construction special safety risk assessment ant colony algorithm and BP neural network reliable support
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献15

  • 1杨东侯,年晓红,杨胜跃.两种改进的BP神经网络学习算法[J].长沙大学学报,2004,18(4):54-57. 被引量:11
  • 2周广伟,黄龙华.桥梁转体施工技术[J].华东公路,2007(3):8-10. 被引量:20
  • 3刘幺和,陈睿,彭伟,周蕾.一种BP神经网络学习率的优化设计[J].湖北工业大学学报,2007,22(3):1-3. 被引量:15
  • 4Rumelhart D E, Wollians R J. Learning internal representa - tion by error- propagation[ J]. Paral - lel Distributel Processing, Cambridge, MA MIT press, 1986(1) :318 - 362.
  • 5中华人民共和国交通运输部.公路桥梁和隧道工程施工安全风险评估指南(试行)[Z].北京:中华人民共和国交通运输部,2011.
  • 6赵永涛.油气管道风险评价现状及对策研究[J].石油化工安伞环保技术,2007,23(1):7-10.
  • 7陈学峰,于倩秀.油气长输管道安全评价方法-肯特法简介[J],风险评价,2006,6(3):27-29.
  • 8张哲,吕明晏,汪是洋.肯特评分法在输油管道风险评价中的应用及改进[J].化工生产和技术,2011,18(1):59-61.
  • 9中华人民共和国交通运输部.公路桥梁和隧道工程设计安全风险评估指南(试行)[Z],2010-08-28.
  • 10涂亚平,刘萍,谢宝陵,吴海兵.基本蚂蚁算法中算法参数的优化[J].小型微型计算机系统,2007,28(11):1985-1987. 被引量:9

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