公路施工组织管理的模糊网络计划技术

针对模糊环境下的公路施工组织管理,基于网络流模型,提出了确定模糊网络关键路线的参数线性规划方法,并给出了反映决策者偏好信息的模糊网络关键路线和工程模糊完工期的隶属函数形式,从而得到了模糊网络关键路线性质的更全面的结果.结合公路施工组织管理的实例,介绍了方法的应用.     

工程项目时间管理的实证性研究

网络计划技术是项目的计划、进度安排和控制工作中的现代科学管理方法．论文介绍网络计划技术在云南曲靖卷烟厂9000kg／h制丝线技改施工计划和实施中的应用研究，原测算技改施工需180天，利用网络计划技术，对关键路线进行压缩，实际完工期为157天．比原计划提前23天，最终实现压缩总工期13％．     

分段前置施工法

分段前置施工方法是在网络计划技术的基础上,对关键路线法的一种技术改进。     

公路路线方案比选的模糊综合评价法

公路路线方案评价具有多因素和模糊性的特点,从技术经济性分析和社会环境影响两个方面构建了公路路线方案评价的多层次指标体系,采用模糊评价法对新疆S316线尼勒克至新源段公路的3个路线设计方案进行了多级综合评价,结果表明,应用模糊综合评价法进行公路路线方案比选方法可行、结论可靠.     

建井施工组织中的网络模糊随机分析

本文从模糊随机性的角度分析了建井施工组织中的网络方法，给出了相应的算法，增强了解决实际问题的能力。     

基于模糊综合评价法的公路路线方案比选

为了综合比选公路路线设计方案,必须针对路线方案进行多目标多层次的决策分析。结合公路项目选线的特点与原则,利用改进的层次分析法和模糊综合评价法等系统分析方法,建立了完整可靠的公路路线综合评价指标体系,并利用建立的模糊综合评判模型对公路路线方案的优选进行了实证分析。结果表明,该模型具有较强的系统性、灵活性和实用性。     

搭接PERT网络在公路施工管理中的运用

考虑搭接PERT网络计划中搭接时间的不确定性，导出这种情况下的网络时间计算公式，并引入模糊数学的方法对网络参数进行评审，这些方法的使用使得POERT网络能更为有效地公公路施工管理中发挥作用。     

模糊网络计划及其工期实现的可能性研究

工程项目施工计划及其工期实现的可靠性是工程建设目的与投资效益实现的重要保证．在编制项目的进度计划时,工序的持续时间和逻辑关系既具有确定性,又具有不确定性．将模糊三角数引入到项目工期分析中,提出了模糊网络计划方法和工期实现的可能性,为工程项目快速、高效建设提供了决策分析的依据．     

柔性网络计划计算机仿真算法实现

在传统的网络计划技术中,网络边长是固定的,这种网络模型不能很好地适应建筑工程的实践。本文提出边长可变的柔性网络模型,用以反映施工工序自身的随机性。在统计分析的基础上,建立了施工过程中各主导工序的概率模型,确定了相应的概率分布参数。然后,用计算机仿真的手段确定柔性网络的主要指标。在一次仿真计算中,每条边的边长是由符合其自身概率模型的随机数发生器产生的一个随机数,但在同一次仿真计算中边长是唯一确定的。这相当于对各工序的一次取样。对大量仿真计算结果进行统计分析,可以得到总工期及关键路线的概率分布结果,为施工管理提供更多的信息。     

模糊综合评价方法在公路施工质量评价中的应用

很多公路建设工程中出现的问题都是由于忽视施工项目的质量管理与评价所致。应用文献法、资料搜集法以及理论与实践相结合的方法,论述了模糊综合评价法应用公路施工质量评价研究的可行性、优越性,解析了公路施工项目质量评价内容以及缺陷,并以工程案例证明了该方法的有效性,期望能够使公路施工项目的质量水平得到有效提高。     

网络性能度量研究

网络性能度量研究是网络安全领域的一个重要研究分支,首先给出了网络度中心性、接近中心性、中介中心性和特征向量中心性的实现原理,然后对网络聚集程度和网络平均最短路径进行度量分析,并给出具体实例。通过分析可以获取网络中心节点,识别网络关键路径和关键节点,发现网络中存在的脆弱节点和薄弱环节,从而有针对性地进行网络全面防御。     

噪声有源控制的模糊神经网络方法

使用Filter-X算法研究有源噪声控制问题，存在需要较高阶次的滤波器和当主噪声路径是非线性时控制效果不佳的缺陷，为此提出了一种基于模糊神经网络的非线性噪声有源自适应控制方法，并给出了一种基于误差梯度下降的学习算法，一个非线性的仿真例子表明，模糊神经网络控制方法对于非线性噪声控制效果明显。     

基于网络分析法的工程项目投标风险模糊分析

针对施工单位如何在投标阶段有效地分析工程项目的风险问题,提出基于网络分析法的风险评价模型。首先介绍工程量清单模式下项目投标风险来源,然后通过风险辨识找出主要风险因素。充分考虑风险因素间的相关性,引入网络分析法(ANP)进行赋权,进一步建立拟投项目对所有风险因素的模糊隶属矩阵,从而有效评估出拟投标项目的风险大小。最后以某工程项目进行实例分析,结果表明该评价模型不但能有效满足投标决策,还可为将来的风险管理提供基础数据。     

用斐波那契法求解网络计划最低费用的工期

在建筑项目施工中，应用网络技术，可以找到关键路线，但要寻找最低费用的工期，进行网络计划费用优化，往往采用循环缩短法等方法，寻优带有自盲目性，寻找最优解速度慢，利用斐波那契法，可以通过有限的几次计算后，就能满足精度，较快地找到最优解，且还可以应用计算机来求解。     

基于GA的模糊神经网络控制

在详细论述模糊神经网络技术基础上,提出了基于GA的模糊神经网络控制器构造方法.选择MATLAB作为开发工具,使用所提供的神经网络和模糊逻辑工具箱,完成了基于GA的模糊神经网络控制器设计,并应用ActiveX技术在虚拟测控系统中实现了对其的调用.     

螺杆泵井智能集成故障诊断专家系统研究

为了及时处理油田开采中应用越来越广泛的螺杆泵井所存在的抽油杆断脱等故障,提高故障诊断的准确性和多故障同时诊断的能力,构造了一种基于模糊神经网络的智能集成故障诊断专家系统,并给出了系统的结构.介绍了模糊神经网络推理机的构成和功能,对综合知识库的结构和性能进行了简要分析,并设计了系统的故障诊断流程.系统经实际现场螺杆泵井的运行应用,取得了预期的诊断效果.     

基于区间值模糊的改进模糊神经网络研究

鉴于传统模糊神经网络计算繁琐、模型精度较低、难以收敛等问题,结合区间值与粗糙集理论,通过简化网络结构,改进输入条件,提出基于区间值推理的改进的模糊神经网络.通过仿真实验,验证了该方法的可行性.这一结果为研究模糊神经网络提供一种新的方法.     

EFNN一种增强型模糊神经网络

提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络,以达到更高的非线性系统逼近能力。该网络模糊规则的结论以函数形式给出,从而决定了网络的结构由两个网络组成,即特征网络和功能网络。网络采用梯度算法来修正网络的参数。仿真表明：该网络具有较强的非线性逼近能力和较快的学习速度。     

基于模糊神经网络的深基坑变形预测

针对深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素多的问题,将模糊控制理论与神经网络技术相结合,采用非线性神经元构成的神经网络结构,把对应的网络输入、输出表达为输入、输出信息的模糊数隶属度,建立了一种基于模糊神经网络的深基坑施工变形预测模型.结果表明,利用模糊度隶属函数对基坑施工进行动态控制具有较好的实用效果.