基于小波降噪与最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测模型

根据沉降数据的特性,以最小二乘支持向量机为核心技术构建预测模型,提出了一种路基沉降预测的新方法。由于测量误差不可避免,沉降数据通常含有噪声,不宜直接进行拟合,因此首先采用小波分析的方法对原始沉降数据进行降噪预处理,然后馈送到最小二乘支持向量机完成沉降预测。最后用某高速公路实测数据进行了实例分析,并与BP神经网络预测结果进行了对比,计算结果表明,小波分析结合支持向量机的模型有较好的预测精度,将该模型应用于公路软基沉降预测是可行的和值得研究的。     

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AGA-SVM公路软基沉降预测

由于公路沉降影响因素较多,加之沉降计算参数的变异性,很难通过理论方法准确算出任一时刻的沉降,因此根据已有沉降观察数据对之后沉降进行预测成为研究热点。支持向量机以其优异的非线性拟合及泛化能力被广泛运用于沉降预测,但是其沉降预测精度依赖于参数C、σ、ε的取值。因此采用自适应遗传算法对支持向量机主要参数寻优,建立了自适应遗传算法支持向量机(AGA-SVM)沉降预测模型,进一步提高了预测的精度。并以广东省兴(宁)汕(头)高速公路中某断面处部分沉降观测数据为训练样本,运用AGA-SVM预测模型对该路堤短期沉降进行预测,预测结果与实测数据吻合良好。     

高速公路软基沉降预测实用方法

本文简要分析了当前高速公路软土地基沉降预测误差较大的原因，在进行现场实验观测获取大量数据的基础上，利用反分析方法，对加固软基的工后沉降预测方法，进行了详细的分析，并对粘性土的微结构加以研究，提出了一种具体的计算方法，通过与现场实测数据的比较，论证了计算方法的可靠性。     

考虑软土结构性损伤的路基沉降预测反分析

为了较好的预测工后沉降,从软土的结构性入手,考虑天然软土的结构性损伤,减少由于软土的扰动、损伤对计算结果精确性的影响,对受扰动软土的弹性力学特征值进行了修正;结合反分析方法,由沉降固结计算的角度对模型参数进行反分析,预测了沉降趋势,并与实际观测数据及理论计算数值进行比较,对工后沉降做出合理地预测.结果表明,软土路基沉降...     

河谷地区填土地基沉降系数的确定

为了预测河谷地区填土地基的最终沉降量,对现场沉降观测和理论计算结果进行对比,分析了穿越该区域地基沉降量的预测方法.试验结果表明:在不同条件下选择相应的计算参数,采用沉降系数计算公式进行计算,可对地基土沉降量进行预测.     

人工神经网络在预测软基沉降中的应用研究

依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了BP神经网络预测最终沉降量模型,利用已建高速公路沉降数据,进行了软土地基最终沉降量的预测,取得了较为理想的效果。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,计算精度高,泛化性强,简便易行,因而具有广泛的工程使用价值和广阔的工程应用前景。     

基于BP人工神经网络的公路软土地基沉降预测

采用BP人工神经网络,利用杭瑞高速公路软土地基实测沉降数据直接建模,进行了软土地基最终沉降量的预测,将预测结果与曲线拟合法中的双曲线法、指数曲线法、三点法的预测结果进行了对比分析。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,计算精度高,泛化性强,简便易行。     

真空预压法处理软土地基现场监测与分析

真空预压法是处理软土地基行之有效的处置方法之一。为了更好地研究软土路基沉降规律及工后沉降控制,针对南京河西恒河路软土路基进行研究。研究结果表明:对目标工程软土路基进行的沉降监测数据表明监测段日均沉降小于0.5~1 mm/d,软土路基沉降趋于稳定。介绍两种不同的工后沉降预测方法,并运用该两种预测方法对目标路段进行工后沉降预测计算。两种预测方法计算结果相差很小,均能较为准确地对实际工程中的工后沉降进行预测。     

高速公路软土地基沉降预测方法现状探讨

沉降预测是修建在软土地基上的高速公路迫切需要解决的问题.概述了现有的各种传统和新的沉降预测方法,并分析各预测方法的优缺点,指出影响各预测方法精度的主要因素有交通荷载及超载、软土路基沉降变形机理,以及沉降观测数据典型性与采集时间序列长度.通过比较分析表明,有限元方法在沉降计算时的独特优势越来越明显,用有限元方法来预测软土...     

基于网络基坑沉降预测的马尔可夫修正模型

分析灰色GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷,指出灰色GM(1,1)预测模型虽可用于小样本基础数据预测,但对基础沉降一类随机性强、波动性较大的数据拟合质量较差,预测精度降低。因而,提出利用马尔可夫链修正神经网络模型,其计算过程为:首先建立神经网络动态拟合模型作为基础沉降变化的基准线,在此基础上应用马尔可夫链确定系统状态转移概率矩阵,最后通过系统状态划分样本值与模型拟合值之间的残差及中误差等指标分析计算,最终完成基础沉降的准确计算,该模型应用于基础沉降工程实例运算,取得较好效果。     

路堤沉降变形的分段预测法

该文针对某路堤深厚软土地基的沉降变形,以一维固结微分方程及实测沉降过程为基础,分析了一维固结沉降的预测模型,探讨了预测模型的辨识和滤波问题。通过分析实测沉降过程线,提出了分段沉降预测法,其精度优于一般预测法。     

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。     

非开挖铺设地下管线对公路沉降的影响

利用非开挖铺管技术进行穿越公路的工程建设,会对公路下地层产生扰动,该扰动会使公路产生一定沉降。该文分析了非开挖施工引起地层扰动的因素,介绍了Bennet(t1998)创建的地表沉降预测计算方法,并结合工程实例,对公式进行了运用,提出了非开挖铺管技术减少对公路沉降的措施。     

软基路堤沉降估算方法研究

高速铁路、高速公路对路堤工程软基工后沉降提出了严格的要求,沉降量预测的精度直接关系到软基加固方案的选取及加固效果的成败。该文对目前软基沉降估算的基本方法进行了分析,并对软基沉降估算方法研究提出了建议,供高速铁路、高速公路对路堤工程中软基沉降计算及研究参考。     

胶新铁路软弱土路基沉降规律与变形预测研究

软弱土具有压缩性高、含水量大、强度低和透水性差等特点,在上部荷载长期作用下,必将产生一定的沉降,甚至发生于运营阶段,对铁路的运营质量造成危害。该文基于铁道部项目-胶新铁路路基沉降监测和预测研究,对不同的试验段进行了长达两年的监测,以给出规律性的结论。首先该文介绍了软弱土路基沉降及预测的研究概况,并对研究的试验段DK300进行了介绍;然后该文详细分析了该段路基的实测沉降及其变化规律,并对各断面在通车前后的累积沉降进行对比分析,得出重要结论。最后该文对软弱土路基沉降变形预测进行了详细研究,运用了组合预测方法,结果与实测值较吻合,有实用价值。     

路基沉降趋势的组合预测方法研究

路基沉降的理论值与实际监测值通常存在较大偏差,对此,在详细论述四种常用的路基沉降预测方法的基础上,提出一种基于人工神经网络与灰色模型的组合预测方法,并结合工程实例的实测数据,证实了组合方法在路基沉降趋势分析中的有效性和合理性。     

多种方法预测软基路堤沉降的应用对比分析

该文通过对对数曲线法、GM法、双曲线法、分层总和法在预测路堤沉降的对比分析,对每种方法的适用条件提出了评价,同时也验证了这四种方法的适用性,提出了怎样更好进行路堤沉降预测的建议,选取了预测模型及方法预测未来路堤沉降量,对防治公路路堤沉降,保证公路良好的营运质量具有重要的理论价值、经济价值及工程实际意义。     

高速公路软基沉降预测系统及其应用研究

开发了软基沉降预测系统,把多种预测模型归纳起来建立模型库,应用数据库来管理和处理大量的现场观测数据,把模型库和数据库连接起来建立预测信息系统。结合数据库强大功能,提出并建立集工程概况数据库、变形监测信息数据库、沉降预测模型库和预测结果数据库为一体的软基沉降预测信息系统,且形成一个集查询、编辑管理、数据处理和沉降预测及其结果可视化等为一体的软件系统。最后,将该系统应用到广东省广梧高速公路软基施工监控中,提高了监控效率与预测效果。