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现代隧道技术 2019, Vol. 56 Issue (3) :53-58    DOI:
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基于PSO-BP神经网络的城市综合管廊经济生态评价指标体系
(内蒙古科技大学土木工程学院,包头 014010)
Economical and Ecological Evaluation Index System of the Urban Utility Tunnel Based on PSO-BP Neural Network
(School of Civil Engineering, Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014010
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摘要 城市综合管廊是保障城市可持续发展的重要基础设施之一,但国内建设起步较晚,也缺乏相应的评价指标体系。文章基于DPSIR框架模型构建了评价指标体系框架,利用BP神经网络计算指标权重及粒子群优化权重,构建了3个层次、5个维度、42个指标的城市综合管廊经济生态评价指标体系。文章以包头市新都市区综合管廊项目为例,验证该指标体系的可行性。结果表明,利用 PSO-BP 神经网络模型进行预测,最终仿真输出结果为 72.181 08,说明该项目经济生态建设发展水平良好。
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薛 刚 张 夏
关键词:   
Abstract: Urban utility tunnel is one of the most important infrastructures that ensures the sustainable develop? ment of cities, there is few evaluation index systems due to late development of urban utility tunnel construction in China. An economical and ecological evaluation index system of the urban utility tunnel, which contains three hierarchies, five dimensions and forty two indexes, was structured by establishing the elevation system framework based on DPSIR framework model, calculating index weights by BP neural and optimizing the weights by particle swarm algorithm. Taking the Xindu unban utility tunnel in Baotou as an example, it verified the feasibility of this evaluation index system. A prediction was taken by PSO-BP neural network model and the simulation output is 72.181 08,which shows good economical and ecological construction effect of this project.
KeywordsUrban utility tunnel,   DPSIR frame model,   Evaluation index system,   BP neural network,   Particle swarm optimization     
基金资助:基金项目:内蒙古自治区自然科学基金项目(2010BS0708).
作者简介: 作者简介:薛 刚(1968-),男,博士,教授,硕士生导师,主要从事橡胶混凝土研究和工程管理工作,E-mail:xuegang-2008@126.com. 通讯作者:张 夏(1989-),女,硕士研究生,主要从事城市地下综合管廊研究工作,E-mail:1528825860@qq.com.
引用本文:   
薛 刚 张 夏 .基于PSO-BP神经网络的城市综合管廊经济生态评价指标体系[J]  现代隧道技术, 2019,V56(3): 53-58
XUE Gang ZHANG Xia .Economical and Ecological Evaluation Index System of the Urban Utility Tunnel Based on PSO-BP Neural Network[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2019,V56(3): 53-58
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2019/V56/I3/53
 
没有本文参考文献
[1] 刘飞香 1,2.SCDZ133智能型隧道多功能作业台车及其施工技术[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 1-7
[2] 周文波 吴惠明 赵 峻.泥岩地层常压刀盘盾构的掘进策略与分析[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 8-15
[3] 陈卓立 1,2 朱训国 1,2 赵德深 1,2 王云平 1,2.深埋隧洞让压支护结构的锚固机理探究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 16-22
[4] 王全胜.矩形盾构法隧道管片分块案例分析及分块原则[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 23-29
[5] 张 恒 1 朱亦墨 1 林 放 1 陈寿根 1 杨家松 2.基于Q系统的地下洞库中台阶最佳开挖高度研究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 30-37
[6] 李 好.大断面岩溶隧道贯通段地质情况的无线电波透视试验探测[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 38-42
[7] 岑培山 1 田坤云 2 王喜民 3.蒙华铁路阳山隧道瓦斯危害性评估研究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 43-49
[8] 朱建峰 1 宫全美 2.软土地层盾构隧道长期沉降离心试验研究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 49-55
[9] 陈柚州 1 任 涛 2 邓 朋 2 王 斌 3.基于人工蜂群优化小波神经网络的隧道沉降预测[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 56-61
[10] 王登茂 滕振楠 田志宇 陈志学.桃园至巴中高速公路八庙隧道非常规岩爆段病害处治与设计反思[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 62-68
[11] 吴树元 1 程 勇 1 谢全敏 2 刘继国 1 陈必光 1.西藏米拉山隧道围岩大变形成因分析[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 69-73
[12] 王 睢 1,2,3 钟祖良 3 刘新荣 3 吴 波 1,2,4 赵勇博 1,2 李占涛 1,2.基于D-P准则有压圆形衬砌隧洞弹塑性解[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 74-80
[13] 李 明 严松宏 潘春阳 张旭斌.富水大断面黄土隧道开挖流固耦合效应分析[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 81-88
[14] 张 凯 1 陈寿根 2 霍晓龙 3 谭信荣 4.岩溶地区隧道涌水风险的可拓评价模型及应用[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 89-96
[15] 李 杰 1 张 斌 1 付 柯 1 马 超 1 郭京波 1 牛得草 2.基于现场掘进数据的复合地层盾构掘进性能预测方法研究[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 97-104
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