16、悬臂挡土墙设计与机场运输路径优化研究

悬臂挡土墙设计与机场运输路径优化研究

在工程领域,悬臂挡土墙设计和机场运输路径分配是两个重要的研究方向。本文将介绍如何运用Jaya算法进行悬臂挡土墙的优化设计,以及利用Tree Seed Algorithm(TSA)和Symbiotic Organisms Search(SOS)优化技术解决机场运输路径分配问题。

1. 悬臂挡土墙的Jaya优化设计

在挡土墙设计中,需要考虑多个变量以确保结构的稳定性和经济性。

1.1 设计变量与约束条件

在挡土墙优化过程中,定义了5个与几何相关的变量,具体如下表所示:
| 变量说明 | 设计变量 |
| — | — |
| 墙顶茎厚度 | (b_1) |
| 趾部突出长度 | (b_2) |
| 墙底茎厚度 | (b_3) |
| 踵部突出长度 | (b_4) |
| 基础板厚度 | (h) |

同时,挡土墙基础的应力需要进行检查,以确保不超过现有地面安全应力并满足安全要求,应力控制公式如下:
(\sigma_{1,2} = \frac{N}{A_t} \pm \frac{M_o}{W_t})

设计约束条件根据相关规则确定,具体如下表所示:
| 说明 | 设计变量 |
| — | — |
| 倾覆安全 | (g_1(X): S_{FO, design} \geq S_{FO}) |
| 剪切安全 | (g_2(X): S_{FS, design} \geq S_{FS}) |
| 地面应力 | (g_3(X): S_{FB, design} \geq S_{FB})

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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