城市隧道的健康状态是一种难以直接观测的综合状态,使得隧道健康状态评价系统具有模糊性和随机性的特点。文章从结构安全性、运营适用性和材料耐久性方面考虑选取适当评价指标,并以此为依据收集专家评分数据作为训练集,分别采用线性模型和BP神经网络作为学习模型得到隧道健康状态与评价指标的数学关系。研究表明,线性模型求解快速,且能直观反映评价指标的影响权重；BP神经网络训练时间较长,但对非线性和共线性关系的学习效果远超过线性模型,适当的调参后能够取得良好的泛化性能,较好地提高了评价模型的鲁棒性。
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