城市防洪影响评价|基于城市防洪系统综合评价模型研究

日期: 2019-01-09


      湖南省城市防洪影响评价技术服务机构|专业防洪评价报告编制单位|长沙·湖南华咨工程咨询有限公司|湖南省甲级工程技术咨询资质基于城市防洪系统综合评价模型技术研究 
  长沙·湖南华咨工程咨询有限公司防洪评价工程师认为,对城市防洪系统进行综合评价时,要做到正确的评价难度比较大,评价的方案也多种多样,具体包括层次分析法、数据包络分析法、主成分分析法、模糊综合评判法、TOPSIS评价法、人工神经网络综合评价法以及灰色关联度分析法等,如何确定系统中的评价准则和指标是重点和难点,为了更好选择综合评价方法,确立评价方案,弥补各自评价方法的缺陷,本文就以模糊人工神经网络综合评价法为例,进行有效分析,提高模型的科学性和可行性。 
  模糊人工神经网络综合评价法就是将模糊数学理论与人工神经网络方法相互融合而成。模糊数学理论在评判客体时,具有概念的模糊性,主体具有思维的多样性,可以为城市防洪系统综合评价体系提供理论支撑。它主要包括模糊集合和隶属函数两个方面,模糊集合就是把不同集合中的特征函数灵活化,使元素对集合隶属度只能去集合中的值扩大到可以取任何一个值;隶属函数理论就是确定一个具体的模糊函数,用模糊数学的有关理论进行定量分析,通常情况下,先进行初步确定,在进行修改和完善,保证符合客观的存在事实。 
  模糊系统和人工神经网络连接融合形态主要包括松散型、并联型、串联型、网络学习型以及结构等价性五种结合方式,应当先用模糊数学理论对样本的输入进行合理的模糊化处理,然后采用人工神经网络法进行网络训练。 
  1、模型的输入值 
  学习样本的构造是利用模糊人工神经网络方法的关键,可以借助理想点的概念,将各指标最好值组成最佳方案,实现程度最高;用最差值组成最劣方案,实现程度最低,再进行计算。为了保证网络模拟满足函数的单调递增和保序性,在进行生成样本的时候,可以使用两两内插的办法。 
  2、输入值的模糊处理 
  要对原始的数据进行预处理,为了更好的适应BP算法进行网络的识别,在进行处理过程中,所涉及的城市防洪系统的指标体系比较复杂,所以针对不同类型的指标采用不同的式。 
  3、模型的建立和求解 
  整个城市防洪体系综合评价系统通常由3个层次和20个神经网络组成,可以采用ANN进行城市防洪工程的评价。在进行网络设计时,要考虑输入和输出层的设计,再考虑单元的个数,根据不同的神经网络结构选择不同的参数,要注意隐含曾单元的激活函数S函数和数学表达式的选择;而输出层单元的激活函数为纯线性函数。在算法上为了消除BP算法的缺陷,提高性能,比如可以采用启发式BP算法、数值优化技术以及GA-BP算法等,作者可以采用弹性BP算法对所建立的模型,提高收敛速度和精度。在具体运算过程中,首先要生成一系列随机数作为各层的权重和阈值,求出样本中各层的值,通过计算网络输出误差,如果误差小于给定的数,网络就被训练出来,就可以中止。否则,要利用最速下降法求出误差,最权重和阈值进行修改,指导满足条件为止。 
  将经过模糊化处理后的输入值带入神经网络模型中,形成成熟的网络可以对城市防洪系统做出评价,还可以得到影响城市防洪各个指标的权重,从而有效的城市防洪系统进行综合评价。 
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