基于演化模糊神经网络的高速公路浅层质量评价算法研究的综述报告.docx

该【基于演化模糊神经网络的高速公路浅层质量评价算法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于演化模糊神经网络的高速公路浅层质量评价算法研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于演化模糊神经网络的高速公路浅层质量评价算法研究的综述报告高速公路浅层质量评价是道路工程中非常重要的一个环节。为了提高浅层质量评价的准确性和效率,近年来基于演化模糊神经网络(EFNN)的算法逐渐受到关注。本文将就这方面的研究综述一下。首先,介绍一下模糊神经网络(FNN)的基本结构。FNN是一种基于模糊推理和神经网络的方法,其基本结构由输入层、隐层、输出层三层神经元构成。其中,输入层接收外界输入的信息,隐层对输入信息进行处理和分析,输出层则输出预测结果。FNN主要用于分类和回归问题,具有模糊推理的优势,可以处理存在模糊信息的问题。然而,传统的FNN存在着训练过程耗时、隐层节点数难以确定等问题。为了解决这些问题,EFNN被提出。EFNN将遗传算法与FNN相结合,使得模型具有自适应性和自学****能力。其主要思想是采用遗传算法来调整FNN中的隶属度函数和权值,从而提高FNN的性能。近年来,EFNN在高速公路浅层质量评价方面得到了广泛应用。其核心思想就是通过收集大量的道路数据来训练EFNN模型,然后利用训练好的模型对新道路进行质量评价。具体来说,EFNN主要分为以下几个步骤::将道路数据包括平面布设、路面结构等信息进行采集和整理。:对采集到的数据进行预处理,包括数据清洗、数据归一化等。:使用处理好的数据训练EFNN模型,其中使用遗传算法来调整FNN中的隶属度函数和权值参数。:将训练好的EFNN模型应用于新的道路数据中,对其进行浅层质量评价,得到道路质量评分。:对浅层质量评价结果进行分析和验证,进行模型的验证和优化。总之,EFNN算法的应用使得高速公路浅层质量评价过程更加自动化和高效化,提升了评价结果的准确性和科学性。未来,EFNN算法还可以进一步集成其他算法,以解决高速公路质量评价中的更加复杂的问题。