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作者：李媛;韩峰;白如博;魏昊;
单位：兰州交通大学土木工程学院;西南交通大学土木工程学院;中国铁路设计集团有限公司;
摘要：为充分挖掘既有桥梁案例知识与专家经验，模拟专业工程师进行桥梁选型，提高桥梁选型水平和效率，提出融合多维空间相似理论与机器学习算法的山区铁路桥梁智能选型研究方法。综合考虑工程资料、地形地质、水文气象3个层面，选取11个特征属性构建山区铁路桥梁选型的层次指标体系，并利用组合赋权法确定各指标权重。以历史桥梁案例资料为基础，按照一定的入库规则与案例表征方法进行案例表征。应用GIS划分既有案例的属性单元并设计入库规则，融合多维空间相似理论建立山区铁路桥梁GIS案例库，计算目标案例与既有案例的相似度，设计案例的相似性判别准则，进行案例的检索与推荐应用。将最近邻检索策略引入案例检索过程中，以检索得到的既有案例为样本数据集，设计BP神经网络模型模拟人脑训练和学习，进行铁路桥型智能选择研究。同时采用决策树、K近邻与支持向量机3种回归预测方法进行铁路桥梁的智能选型，选型结果与BP神经网络算法的预测准确度进行对比。以某山区铁路大桥为工程实例，进行方法验证。研究结果表明：模型选型结果与实际桥型一致，方法可用于西部艰险山区铁路桥梁选型，同时为智能化选线设计提供了新思路。
关键词：多维空间相似理论;;机器学习算法;;桥梁智能选型;;GIS案例库;;相似性判别准则;;组合赋权法
基金资助：国家自然科学基金项目(51568037)
