考慮小樣本不確定性的土石壩壓實質(zhì)量智能評估

摘要： 針對土石壩壓實質(zhì)量評估存在實時性差、精確度低、泛化能力弱、訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、易受外部環(huán)境改變影響等問題，提出基于二進制多種群遺傳算法的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓實質(zhì)量評估模型。通過調(diào)整傳遞激活函數(shù)，完善移民解更新機制，組合認知不確定性和偶然不確定性建立損失函數(shù)，解決了現(xiàn)場堆石料智能碾壓評估中的小樣本學(xué)習(xí)難題。研究表明：本文模型的評估性能優(yōu)于9種對比模型，同時不確定性組合損失函數(shù)可提升模型的... （共12頁）