基于CMS-SSA-BP模型的混凝土碳化深度预测性能对比

为了提高SSA-BP模型的预测准确性,分别使用三类混沌映射序列(CMS)初始化麻雀位置,帮助SSA-BP模型跳出局部极值,从而提高解的质量。利用200组实际混凝土碳化深度试验数据作为运行数据,以黏接剂剂量、粉煤灰置换水平、水胶比、CO_(2)体积分数、相对湿度、暴露时间作为输入变量,混凝土碳化深度作为输出变量,分别运行2次后得出各项指标数值,对比分析三类CMS-SSA-BP模型各自的优化点。结果表明,经过混沌映射序列(CMS)优化的SSA-BP模型预测性能更佳,其中,Tent-SSA-BP模型的预测精度最佳,Logistic-SSA-BP模型的预测稳定性最佳,Sine-SSA-BP模型的收敛速度最快。

公路建设项目可行性研究工作刍议

就可行性研究中存在的问题做了简要论述 ,并提出了解决观点。