高速公路软基处理的智能评价与优化方法探索

"本文探讨了人工智能和机器学习在高速公路软基处理方案智能评价与优化中的应用。研究涵盖了软基处理技术的决策问题，包括是否处理、深层处理还是浅层处理的选择，以及具体处理方法和技术参数的决策。论文通过多种理论基础，如系统工程、模糊数学、灰色理论、神经网络、遗传算法和粒子群优化算法，提出了创新的评价和优化方法。 首先，文章对课题的研究目的和意义进行了阐述，回顾了国内外软基处理技术的研究现状，分析了现有的评价方法（如评分优化法、模糊评判法、层次分析法及地基处理智能辅助设计系统）的局限性，并提出了研究的方向和主要内容。 其次，针对软基处理的决策问题，研究引入了范例推理方法，考虑了软土厚度、压缩模量、路堤填土高度和地表硬壳层厚度等关键参数。通过人工智能中的范例推理，结合变权概念，构建了一个评价模型。此外，还运用BP神经网络建立了评价模型，经过训练和验证，证实了模型的有效性。 接着，论文提出了基于AHP（层次分析法）的模糊相似优先比的评价模型。在这个模型中，定义了模糊相似比，并通过层次分析法确定了各个影响因素的权重，从而找到最接近理想方案的软基处理策略。 最后，针对评价指标间的不相容性问题，研究采用模糊物元分析理论，并结合信息熵来计算指标权重，建立了基于信息熵的模糊物元分析决策模型，减少了权重分配的主观性，提高了决策的客观性和准确性。 该研究在人工智能和机器学习的框架下，为高速公路软基处理提供了科学的评价和优化工具，对于提升工程质量和经济效益具有重要意义。"