路基沉降变形预测方法及应用实例分析

该文对路基沉降变形的计算和预测方法中的双曲线预测模型及原理进行介绍,结合浙江某高速公路路基沉降变形预测的实例进行分析,实测数据与相对应的预测曲线吻合度较好,客观地反映了路基沉降的动态发展情况。     

基于改进神经网络的路基沉降预测

为克服路基沉降预测方法的缺陷和传统BP神经网络存在的不足,采用Levenberg-Marquardt算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了路基沉降预测模型。结合津秦客运专线路基沉降实测数据,将该优化模型与传统的BP神经网络预测模型进行了对比,计算结果表明改进后的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,取得了好的效果。     

软土路基沉降预测Richards模型方法

在分析路基沉降规律和Richards曲线特征的基础上,针对常用的Gompertz、Von Bertalanffy和Logistic3种沉降预测模型的不足,基于Richards曲线的数学特征,提出将Richards模型应用于路基的沉降预测。以常用的Gompertz、VonBertalanffy和Logistic3种沉降预测模型和Richards模型进行了对比分析;并基于重复二元回归法提出了适用于路基沉降预测的四参数Richards模型。结果表明,Logistic模型、Gompertz模型和Von Bertalanffy模型为Richards模型的特例,由工程实例的预测分析证明了该模型能更好地适应实际情况的变化,适用范围更广,且预测精度更高。     

张桑高速公路路基沉降预测方法研究

以张桑高速公路3个典型路基断面实测数据为研究对象,采用灰色GM(1,1)、Verhulst和非等时距UGM(1,1)三种模型对各断面的沉降数据进行了拟合及预测,根据计算结果确定了各阶段最适宜的预测模型并利用该模型对各断面的工后沉降进行了预测。结果表明,Verhulst灰色模型模拟和预测精度更高,适用于路基断面的中长期沉降预测,预测结果可为路基施工提供参考。     

基于皮尔-遗传神经网络的高路堤沉降预测研究

为确保高速公路的建设质量，许多高速公路进行了路基沉降观测工作，以便对路堤填筑完成以后的沉降发展做出准确的预测，高路堤沉降预测模型较多，但均较难达到理想的精度。文章则依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料，考虑到沉降单调增长的特殊性，根据位移分解原理，采用皮尔曲线提取沉降趋势，用基于免疫进化的新型遗传神经网络模型外推偏差，从而提出了一种高路堤沉降预测的新型智能方法。实际工程证明了所提智能预测方法的有效性和可行性。     

差分法在路基沉降预测中的应用

路基沉降预测是保障道路安全施工的重要工作之一。在预测工作中，模型选取很关键。本文利用差分法对主要路基沉降预测模型，包括对数曲线预测模型、皮尔曲线模型和多项式曲线模型等方法进行差分计算。对工程现场实测值进行差分分解，探讨适合不同监测点的预测模型，将其差分法分析的最佳拟合模型应用于实际监测值拟合，研究结果表明，拟合效果较好，能够快速确定预测模型，可避免模型尝试的盲目性，对类似工程具有较好的应用价值。     

双曲线法在路基沉降预测中的应用研究

分析了路基的沉降特性,总结了各种沉降分析方法,得出双曲线法既有一定的理论基础,又简单易操作,可用于路基沉降预测。结合邵怀高速公路某段路基的沉降特性,采用双曲线法对其进行沉降分析和预测,对比实测沉降资料,两者误差很少,最大不超过3%,充分说明了双曲线法在路基沉降预测中的适用性和高可靠性。     

双曲线法在路基沉降预测中的应用研究

分析了路基的沉降特性,总结了各种沉降分析方法,得出双曲线法既有一定的理论基础,又简单易操作,可用于路基沉降预测.结合邵怀高速公路某段路基的沉降特性,采用双曲线法对其进行沉降分析和预测,对比实测沉降资料,两者误差很少,最大不超过3%,充分说明了双曲线法在路基沉降预测中的适用性和高可靠性.     

湿陷性黄土地区高速铁路路基沉降预警研究

依托郑西高铁客运专线（陕西段）,研究了影响路基沉降的主要因素,确定了沉降监测方案,选取累积沉降量和沉降速率作为预警指标;基于实测沉降数据的统计分析和预测分析,并结合路基工后沉降控制标准,对预警指标进行了三级划分,提出了对应的预警方法;开发了铁路路基沉降监测预警系统。为黄土地区高速铁路路基沉降预警提供参考。     

基于实测沉降数据的路基沉降机理及其预测分析

对路基沉降机理进行了较深入的分析,归纳对比了各类沉降预测模型,根据组合预测的思想应用最小二乘法建立了组合预测模型。通过实测数据的建模分析,发现"S"型曲线拟合优度明显更好;组合模型确实能有效利用每种模型的信息以使预测值更为合理和精确。基于一维固结的解析法计算的最终沉降值与预测值的比较表明模型是可信的,预测方法是可行的。     

运用灰色理论与人工神经网络预测公路沉降

介绍了灰色理论中的G（1,1）模型、BP人工神经网络模型和灰色BP神经网络模型;根据岳阳城陵矶进港道路管桩处理后的路基沉降实测资料,分别运用这三种模型进行沉降预测,并对预测结果进行了分析,比较了这三种方法预测沉降的效果。     

GM（1，1）模型在长沙绕城高速公路软土地基沉降值预测中的应用

通过路基填筑过程所获得的有效获信息有限,缺少较准确的描述,符合灰色系统理论最少信息原理特征,因此凭借对灰色预测模型最核心的 GM（1,1）模型的研究,建立合适的灰色预估模型来对沉降进行预测。通过模型计算与现场实测的比较,结果表明：GM（1,1）模型可用于沉降值的预测,计算精度较高。     

神经网络在填石路基沉降预测中的应用

应用BP神经网络对填石路基沉降进行预测.建立BP趋势提取模型,用以代替常规BP算法中使用三次样条曲线插值的预处理方法,从而使BP预测模型能克服数据波动带来的干扰,大大提高了BP神经网络预测模型的预测效果.     

滨海公路软土路基变形机理及其沉降预测研究

针对滨海公路软土路基的工程地质特征,以深圳市滨海大道试验研究为依托,探讨了该类地区软土路基变形机理及其沉降发展规律,并通过对各种沉降预测模型的对比分析,结合5种常用的成长模型,提出了滨海公路软土路基变权重组合S型成长模型。最后,以该模型对依托工程进行了沉降预测,结果表明该模型预测效果较好,适用于该类地区路基工后沉降量预测,对实际工程具有一定的实用价值。     

Logistic曲线在间歇性路堤填筑下软基沉降预测中的应用

软土路基沉降的预测是高速公路建设的一个重要部分，目前预测方法越来越多，但由于路堤填筑受到自身或者外界因素影响，使得路堤处于间歇性填筑，因此选择合理科学的预测方法至关重要。在介绍软土沉降机理和Logistic曲线性质的基础上，结合西南地区遂（宁）—资（阳）—眉（山）高速公路遂宁至资阳段软土路基沉降预测工程实例，证明Logistic曲线在间歇性路堤填筑下软土路基沉降预测应用上具有科学合理性和适用性。     

采空区高速公路路基实测沉降与预测分析

基于贵州省仁赤高速公路某采空区路段为期1年的实测沉降数据,分析该采空区路基实测沉降数据及变化规律,尤其是对沉降最大断面+950处的沉降规律进行研究,并基于实测数据建立沉降最大断面+950处的双曲线和灰色沉降预测模型,且将沉降预测值与实测值进行对比分析,结果表明双曲线预测模型效果较好。     

基于灰色理论的吹填砂路基沉降预测研究

吹填砂路基是指利用沿江海湖河中的沉积砂通过吹填施工方式形成的路基,其面临着一个重要问题就是吹填铺筑过程中的沉降,沉降量的大小和时间对路面结构后续的施工组织有着重要影响,因此需要对吹填砂路基的沉降规律进行准确的预测,避免耽误工期增加施工成本。本文结合松花江避暑城东环路吹填砂路基的实体工程,建立了基于灰色理论的吹填砂路基预测模型,通过现场实测数据验证了该预测方法的准确性,并与传统的沉降预测方法进行了对比分析,确定了该模型的优越性。     

基于集对分析理论的路基沉降组合预测模型研究

为实现不确定性因素影响下的路基沉降预测,该文基于集对分析理论和统计决策思想构建路基沉降组合预测模型。该模型首先选定单项预测模型,并根据单项预测模型的预测结果将预测值和实测值构建为集对;然后应用正态分布理论确定集对关系划分标准,基于联系数确定组合权重系数,实现预测信息的优性组合;最后通过预测误差评价提出组合预测模型,并通过某路基沉降数据验证了该组合预测模型应用于路基沉降的有效性。     

铁路路基沉降变形组合预测模型优化

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上与泊松曲线模型建立一种组合预测模型,并利用马尔科夫链进行残差修正,得到改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用汉巴南铁路路基沉降变形监测数据进行实例分析,将预测结果与泊松、灰色模型、非等间距无偏灰色模型以及组合模型预测结果进行对比分析,结果表明：模型对铁路软土路基沉降变形可取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。     

京沪高铁CFG桩复合地基上填方路基沉降预测研究

以京沪高速铁路京徐段（K01+450~K04+786.04）CFG桩复合地基上填方路基工程为依托，基于改进指数曲线法，在路基沉降观测数据的基础上，对该段路基沉降进行了预测分析。结果表明:在该区段内对沉降量级小、相对波动大的高铁路基沉降数据，结合三点法求解的指数曲线法拟合及预测具有很好的适用性；数据的初始时间点选取在路基填筑完成之后，选择2个月及以上作为时间间隔，有利于提高沉降预测的精度。