灰色理论在软土路基沉降分析中的应用

根据灰色理论建立GM(1,1)模型,得到时间响应函数及预测模型,据此对路基沉降过程和最终沉降量进行预测,其预测精度满足工程需要.     

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。     

MGM(1,n)模型在软土路基沉降预测中的应用

为提高高等级公路路基沉降预测的准确性,提出了一种由灰色相似关联度分析优选各个相关预测变量,构建灰色MGM(1,n)模型进行沉降预测的方法,可以更全面有效地利用工程监测数据.实例分析对比表明,这种方法比其他常用沉降预测法具有更高的准确性和可靠性.     

MGM（1,n）模型在软土路基沉降预测中的应用

为提高高等级公路路基沉降预测的准确性,提出了一种由灰色相似关联度分析优选各个相关预测变量,构建灰色MGM（1,n）模型进行沉降预测的方法,可以更全面有效地利用工程监测数据.实例分析对比表明,这种方法比其他常用沉降预测法具有更高的准确性和可靠性.     

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。     

CFG桩复合地基沉降的灰色预测

高速铁路CFG桩复合地基(路基)沉降是一个复杂的过程,采用MATLAB语言编写了基于XGM(1,1)模型预测地基沉降的程序,并将其应用于CFG复合地基沉降量的预测。通过对灰色预测XGM(1,1)模型在工程实例的应用和对比,证实XGM(1,1)模型运用到工程实际中是可行的。     

基于粘土地基的几种路基沉降预测方法的比较

基于粘土地基的路基实测沉降资料，采用曲线拟合法、人工神经网络法和灰色预测法，通过对比分析，探求实际沉降发展规律；研究这些预测方法的适用条件以及优缺点，为粘土地区实际工程变形预测提供参考。     

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。     

路基沉降预测非等时序改进灰色模型应用研究

讨论灰色系统理论在路基沉降预测中的应用，并对等间隔的灰色模型GM（1，1）进行改进，建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过实例比较，结果表明非等时序改进灰色模型的预测沉降量与实测沉降更接近，精度更高。     

高速公路路基沉降预测方法分析

高速公路路基的沉降预测是软土地区公路建设中亟待解决的问题。对路基沉降中各种传统和新的沉降预测方法进行了分析,指出应根据工程的实际选择合适的方法。通过分析,提出了基于沉降观测数据并结合曲线拟合方法来预测软土路基沉降的方法。     

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。     

高填路基沉降灰色预测模型的新方法与应用

将确定积分常数的方法分为3种:1)通过建模数据序列的第一点确定积分常数;2)通过建模数据序列的最后一点确定积分常数;3)通过建模数据序列拟合误差最小点确定积分常数。并分别对湖南省邵怀高速公路高填路基沉降观测的6组数据进行了预测,通过对预测结果的对比分析,提出了根据建模数据选择曲线类型的方法。在预测中对部分数据进行了光滑性检验,对于不满足光滑性条件的2组数据采用累计沉降来建立路基沉降灰色系统预测模型,可使高填路基沉降量预测准确度显著提高。     

基于多变量灰色模型的路基沉降预测

路基沉降变形是一个复杂的动态变化过程,常用的单变量预测模型不能考虑各沉降监测点间的相关性,不足以反映路基整体的变形规律。多变量灰色模型是单变量GM(1,1)模型在多元变量条件下的拓展,可以实现对路基中相互影响的多个监测点变形预测模型的建模和预测。实例计算表明,与单变量GM(1,1)模型相比,多变量灰色模型具有更高的预测精度,显示了该方法进行路基工后沉降预测的有效性。     

灰色系统理论在填石路堤沉降预测中的应用

基于填石路堤沉降现场试验,采用负指数曲线拟合路基沉降与时间关系,其与沉降变化趋势吻合较好,说明应用灰色系统理论预测填石路堤沉降是可行的。结合填石路堤沉降特点,首先建立相同沉降观测时段的灰色系统GM(1,1)模型,再运用最小二乘法优化GM(1,1)模型参数,并分别进行实例预测。结果表明,与GM(1,1)模型预测相比,参数优化模型预测精度会有显著提高,且能满足工程要求。     

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。     

广州南沙港快速路桥头路基沉降预测分析

为掌握广州南沙港快速路桥头软土路基沉降特点,为路面维护提供依据,对该路段桥头路基进行了沉降监测,监测结果表明,广州南沙港快速路桥头路段软土路基沉降日趋好转,部分桥头路基沉降趋于稳定,一般桥头路基沉降普遍大于涵洞桥头路基沉降;采用双曲线预测方法对桥头路基沉降进行了预测分析,预测结果表明,部分监测断面剩余沉降仍然很大,这些路段是今后监测的重点,预测路基长期沉降量可为线路调坡加铺工程提供重要依据。     

基于支持向量机与神经网络法的路基沉降预测对比研究

城市地铁车辆段整体道床区路基对工后沉降有严格要求。为保证路基沉降观测数据的可靠性,首先采用沉降观测异常数据判别方法,对沉降数据进行了预处理;根据路基沉降数据的特性,分别以支持向量机和神经网络法为核心技术构建了路基沉降预测模型,并通过工程实例详细介绍了预测方法与过程。对比分析表明:基于支持向量机和神经网络法构建的预测模型均有较好的预测精度;预测结果显示,依托工程路基沉降已基本趋于稳定,运营期不会发生较大的工后沉降,现有地基处理与路基填筑压实的施工方法是有效的。     

基于Verhulst模型的长短桩复合地基沉降预测

通过对软土路基沉降特征的分析,提出了利用灰色理论结合Verhulst模型对长短桩复合地基进行沉降预测,给出模型精度评定方法,并提出非等时距沉降序列转换为等时距的插值方法.实例计算表明,该方法拟合误差小,预测精度高,预测结果理想可靠.     

灰色Verhulst模型在高速公路路基沉降预测中的应用

高填方路基的稳定性分析判定是施工中质量控制关键点,可根据其工后沉降预测值达到阈值的时间来合理制订施工组织方案,保证路基施工质量。文中基于某高速公路工程典型断面的实测沉降数据,采用灰色Verhulst模型理论,得到该断面路基工后沉降预测数学表达式,并对该断面在某一时间后的稳定性及沉降速率作出预测。     

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。