基于神经网络方法的高速公路养护决策优化问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究发展概况 | 第11-12页 |
| ·国内研究发展概况 | 第12-14页 |
| ·文章主要内容及研究方法 | 第14-16页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文的研究方法 | 第15-16页 |
| 第2章 决策优化相关理论及评价方法 | 第16-21页 |
| ·工程经济分析原理 | 第16-17页 |
| ·费用效益分析原理 | 第17-18页 |
| ·决策优化已有方法综述 | 第18-21页 |
| ·主成分分析法 | 第18页 |
| ·因子分析法 | 第18-19页 |
| ·层次分析法 | 第19页 |
| ·模糊评价法 | 第19-21页 |
| 第3章 桥梁养护单因素决策优化模型分析 | 第21-25页 |
| ·单因素决策优化依据的原则 | 第21页 |
| ·影响养护时机的主要因素 | 第21-23页 |
| ·桥梁养护单因素决策优化模型的实现 | 第23-25页 |
| ·桥梁养护时机的选择 | 第23-24页 |
| ·桥梁养护成本计算流程 | 第24-25页 |
| 第4章 基于神经网络的决策优化模型建立 | 第25-52页 |
| ·人工神经网络评价方法的提出 | 第25-26页 |
| ·决策优化指标体系的构建 | 第26-31页 |
| ·指标体系的设计原则 | 第26-27页 |
| ·影响桥梁养护决策优化的主要因素 | 第27-30页 |
| ·桥梁养护决策优化指标的确定 | 第30-31页 |
| ·人工神经网络模型的选择—BP神经网络模型 | 第31-34页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第32页 |
| ·BP学习算法 | 第32-34页 |
| ·BP神经网络模型的评价程序 | 第34-36页 |
| ·BP神经网络模型的实现 | 第36-50页 |
| ·评价指标的确定 | 第37页 |
| ·训练样本数据的采集及处理 | 第37-42页 |
| ·BP神经网络的建立 | 第42-50页 |
| ·BP神经网络模型的训练结果及仿真 | 第50-52页 |
| ·BP神经网络的训练结果 | 第50页 |
| ·BP神经网络的仿真 | 第50-52页 |
| 第5章 模型应用与实例分析 | 第52-55页 |
| ·待评价高速公路 | 第52-53页 |
| ·公路养护经济评价的具体过程 | 第53-54页 |
| ·实际评价结果分析 | 第54-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·基本结论 | 第55页 |
| ·存在问题及后续有待研究的内容 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 BP神经网络训练程序 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
