基于实测沉降资料的路基沉降预测模型比较研究

该文基于实测沉降资料进行路基沉降预测,在龚帕斯成长曲线的基础上提出了皮尔曲线预测模型,并利用现有的各种预测模型对衡（阳）-枣（木铺）高速公路的路基沉降变化进行了预测分析,通过与实测沉降结果的比较,研究了各种不同路基沉降预测模型的特点和适用条件。     

基于遗传算法和神经网络的高路堤沉降预测研究

依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料,运用遗传算法和人工神经网络构造了预测路基沉降的等时距遗传神经网络模型, 并且对该网络进行了训练以及仿真,对预测结果运用3次样条插值可得到预测时间段内的任一时刻沉降结果,通过和实测沉降结果对比可知遗传神经网络比人工神经网络节省大量的调试时间和计算时间,而且其预测精度优于BP算法和指数拟合方法,显示其明显的优越性.     

“金课”背景下新能源整车控制系统课程研究

文章介绍了在“金课”背景下新能源汽车整车控制系统检修课程建设与实践的经验和做法。“金课”背景下,需要教师不断丰富课堂教学内容,采用多元化的教学手段达到更好的教学效果。文章在此背景下,通过对新能源汽车整车控制系统的分析,设计了基于“技能-任务-知识”模式的整车检修课程课程体系,并采用了任务驱动教学法,通过将知识点梳理成多个任务,将整车控制系统检修实践环节与理论知识相结合,逐步提高学生的实际操作能力。同时,介绍了基于虚拟仿真技术的实验教学平台的设计和实现,为学生提供了更加真实、直观的实验环境,为后期的实训教学打下良好的基础。最后,通过实际的教学实践和学生的反馈,有效降低了新能源汽车整车控制系统课程的学习难度,提高学生的学习效率和学习热情。     

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。