研究基于模糊证据推理的铁路隧道施工风险评估模型,是一个模糊神经网络配合加权指标模型。其模糊神经网络的数据模糊使用数据投影法、归一化法、去量纲法等前置模糊算法,形成14个Double格式数据并输入到多列神经网络后,使用4个相对独立的解模糊模块对数据进行解析,形成针对4个特定事故风险的评价结果。使用加权指标法对4个指标进行整合,形成总体评价指标。通过真实数据的仿真分析,对比技术领域常用的2套成型软件,在评价敏感性不变的前提下,其评价特异性从10%提升至95%以上。
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