摘要：针对土石坝压实质量评估存在实时性差、精确度低、泛化能力弱、训练数据不足、易受外部环境改变影响等问题,提出基于二进制多种群遗传算法的反向传播神经网络压实质量评估模型。通过调整传递激活函数,完善移民解更新机制,组合认知不确定性和偶然不确定性建立损失函数,解决了现场堆石料智能碾压评估中的小样本学习难题。研究表明:本文模型的评估性能优于9种对比模型,同时不确定性组合损失函数可提升模型的泛化能力和数据误差耐受度,具备在其他应用场景下的普适性和推广应用价值。

摘要：深入研究金属矿山井巷建设工程的预算定额编制特点,提出基于矿山建设直接系统和辅助系统的双路径碳排放测算架构和计量模型,以实现井巷工程建设期全流程智能碳排测算统计、碳排路径分析及碳排放大户筛分等功能.结合现场工段施工台班表,深度分析多级剖分下各层级最小单元过程的物质名录清单,总结归纳金属矿山井巷建设工程特有的碳排放因子数据库.利用MySQL关系型数据库形式搭建金属矿山井巷工程十大碳排放基础数据表,同时各数据库由唯一标识码进行标记.最后,利用MATLAB app designer为十大基础数据表建立高效的索引调度机制,并利用整合的双路径碳排放计量模型对金属矿山井巷建设工程开展精细化碳排放测算分析.案例结果显示,本方法能够为金属矿山井巷建设工程在施工前期提供细粒度碳测算分析数据,为后续施工组织设计、低碳技术部署提供具体的数据依托.