摘要：针对传统灰狼优化算法位置更新时勘探与开发失衡,收敛速度慢且陷入局部最优的问题,提出一种改进的灰狼算法(balanced grey wolf algorithm based on fitness back learning,BGWO),引入非线性控制参数,增强算法前期勘探能力,加速收敛;在种群迭代阶段采用重心反向学习的最优适应度权重更新策略,平衡算法的勘探与开发。16组基准函数测试结果表明,改进后算法能自适应跳出局部最优,在加快算法收敛速度的同时提高全局收敛能力与精度。将BGWO应用于PV型旋风分离器粒级效率GBDT(gradient boosting decision tree)的建模,提高了GBDT的精度,模型相关系数0.980,均方误差0.00079,BGWO-GBDT与GBDT、PSO-GBDT和GWO-GBDT相对比,建模精度和稳定性明显提高,验证了BGWO的有效性。

摘要：介绍了预防性养护的概念及常用技术。预防性养护是道路养护的一种新理念,在没有提高路面结构能力的情况下,延迟路面的损坏,维持或改善路面现有的通车条件,通过延长原有路面的使用寿命来推迟昂贵的道路大修和重建工程。预防性养护具有保护路面,防止病害的进一步扩展,减缓路面使用性能恶化速率以及延长路面使用寿命的作用,它通常用于没有发生损坏或只有轻微缺陷与病害迹象的路面。