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基于神经网络的公路补充定额编制方法及应用研究
摘要
公路工程中的补充定额编制一直是一个困扰工程师的难题。因为补充定额不仅需要考虑到工程的基本要求，还需要考虑到当地环境的特殊要求和未来可能发生的变化。本文提出了一种基于神经网络的公路补充定额编制方法并应用于实际工程中。通过收集大量公路工程现场数据和当地环境数据，并将其输入到神经网络模型中，可以准确预测公路建设所需的补充定额。结果表明，该方法在预测准确性和适用性方面优于传统的补充定额编制方法。
关键词：公路；补充定额；神经网络；编制方法
Abstract
Thecompilationofsupplementaryquotasinhighwayengineeringhasalwaysbeenaproblemthattroublesengineers.Becausethesupplementaryquotanotonlyneedstoconsiderthebasicrequirementsoftheproject,butalsoneedstoconsiderthespecialrequirementsofthelocalenvironmentandpossiblechangesinthefuture.Thispaperproposesamethodofhighwaysupplementaryquotacompilationbasedonneuralnetworkandappliedtoactualprojects.Bycollectingalargeamountofon-sitedataofhighwayengineeringandlocalenvironmentaldata,andinputtingthemintotheneuralnetworkmodel,thesupplementaryquotasrequiredforhighwayconstructioncanbeaccuratelypredicted.Theresultsshowthatthismethodismoreaccurateandapplicablethantraditionalsupplementaryquotacompilationmethodsintermsofpredictionaccuracyandapplicability.
Keywords:highway;supplementaryquota;neuralnetwork;compilationmethod
1.前言
公路建设需要遵守一系列的建设标准和要求，其中包括建设所需的补充定额。补充定额是指不在原始设计中的新增要求和建设要求。由于不同地区的自然环境和当地的建设要求不同，所以补充定额也各不相同。然而，补充定额编制一直以来都是一个困扰公路工程师的难题，因为传统的编制方法需要大量的实地勘测和经验积累，时间和精力成本较高。因此，本文提出了一种基于神经网络的公路补充定额编制方法，旨在提高编制效率和准确率。
2.基于神经网络的公路补充定额编制方法
神经网络是一种通过模拟人脑神经元之间的相互作用来进行信息处理的计算模型。在本文中，我们使用神经网络来预测公路建设所需的补充定额。具体的步骤如下：
（1）收集数据：收集大量的公路工程现场数据和当地环境数据，包括土地类型、风速、降雨量等。
（2）数据预处理：将数据进行预处理，包括数据归一化、去除噪声等操作，使其适合输入神经网络中。
（3）神经网络建模：基于收集的数据，建立一个神经网络模型，该模型输入为现场数据和当地环境数据，输出为补充定额。
（4）神经网络训练：使用现有的数据，对神经网络进行训练，以准确预测公路建设所需的补充定额。
（5）真实预测：将训练好的神经网络模型应用于实际工程中，预测补充定额。
3.应用案例
为了验证基于神经网络的公路补充定额编制方法的有效性，我们将其应用于一条公路的建设中，并与传统的补充定额编制方法进行比较。通过比较，我们得出了以下结论：
（1）基于神经网络的公路补充定额编制方法准确率较高，预测误差小于传统方法。
（2）基于神经网络的公路补充定额编制方法更具有可应用性，它可以根据不同地理条件和环境特征进行个性化定制，而传统方法需要准确确定大量参数。
（3）基于神经网络的公路补充定额编制方法可以提高编制效率，缩短编制时间，减少工程成本。
4.结论
本文提出了一种基于神经网络的公路补充定额编制方法，并应用于实际工程中。通过大量的数据收集和神经网络训练，可以准确预测公路建设所需的补充定额。结果表明，该方法在预测准确性和适用性方面优于传统的补充定额编制方法。由于神经网络模型可以根据实际情况进行个性化定制，因此可以更好地适应不同地理条件和环境特征的要求，为公路工程的补充定额编制提供了更加科学的方法。