《表1 管道修复指数与等级划分》

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《基于粒子群优化极限学习机的排水管结构状况评价》

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影响排水管道结构性状况的因素较多。为了简化网络模型，根据文献[6]，选取管材、管龄、管径、埋深、管长、坡度和所在道路类型7项影响因素，作为管道结构性状况评价的输入向量，以CCTV检测结果中管道修复指数（RI）所对应的结构性状况等级作为网络输出，利用PSO-ELM算法建立分类器，通过样本数据训练学习确定影响因素与结构性状况之间的非线性关系。表1给出的管道修复指数及其对应的结构性状况等级、修复建议[3]。其中，等级Ⅰ（RI≤1）表示基本完好，等级Ⅱ（17）表示严重破坏。