钢筋混凝土施工质量评价的智能方法

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英文篇名：Intelligence assessment method of quality of reinforced concrete construction 中文刊名：混凝土 英文刊名：Concrete 作者：莫轻兵 英文作者：MO Qing-bing(Guangxi Economic Management Cadre College Construction Management ; Nanning 530007 ; China) 中文关键词：智能方法 ; 钢筋混凝土 ; 施工质量 ; 评价指标 英文关键词：intelligence methods ; quality of reinforced ; concrete construction ; evaluation index 出版日期：2010-08-27 机构：广西经济管理干部学院建筑管理系; 年：2010 期：08 出版单位：混凝土

摘要

将智能方法引入到钢筋混凝土施工质量评价研究中,以模板工程、钢筋工程、混凝土工程施工质量为输入指标,钢筋混凝土施工质量程度为输出指标,基于支持向量机建立钢筋混凝土施工质量评价的智能分析模型。并将该模型应用到工程实际中,研究表明:预测结果能反映施工质量的优劣,该模型回判错误率低,预测精度高,为钢筋混凝土施工质量评价提供了一条新的途径。
Accomplishes the stage forecast for construction project quality evaluation based on the great nonlinear function approaching capability of SVM.According to concrete preparation,transportation,construct,conserve as importation layer,concrete construction quality risk degree as output layer,establish SVM model,and actual data were used for training and practice of the model.T Finally,obtains digitized the appraisal result can be accurate,and reflect construction quality the fit and unfit,thus the wide prospect of SVM in risk management of engineering construction were presented.

引文

[1]郑少瑛,陈静茹.基于神经网络在钢筋混凝土施工质量评价中的应用研究[J].四川建筑科学研究,2009,35(6):301-303.
    [2]JGJ 55—2000,普通混凝土配合比设计规程[S].北京:中国建筑工业出版社,2001.
    [3]孙建平.建设工程质量安全风险管理[M].北京:中国建筑工业出版社,2006.
    [4]董陇军,李夕兵,宫凤强.膨胀土胀缩等级分类中的未确知均值聚类模型及应用[J].中南大学学报,2008,39(5):1075-1080.
    [5]董陇军,李夕兵,宫凤强.开采地面沉陷预测的未确知聚类预测模型[J].中国地质灾害与防治学报,2008,19(2):95-99.
    [6]黄鲲,陈森发,亓霞,等.基于粗集理论和支持向量机的多源信息融合方法及应用[J].模式识别与人工智能,2005,18(3):354-358.
    [7]夏建中,罗战友,龚晓南,等.基于支持向量机的砂土液化预测模型[J].岩石力学与工程学报,2005,24(22):4139-4144.
    [8]师旭超,范量,韩阳.基于支持向量机方法的砂土地震液化分析[J].河南科技大学学报,2004,25(3):74-76.
    [9]VAPNIK V,张学工.统计学习理论的本质[M].北京:清华大学出版社,2000.