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龙溪口库区防护堤的地质条件与运行环境复杂,如何利用原型监测数据实现其安全运行状态的在线监控是亟待解决的关键问题。针对传统监控模型在非线性特征的监测序列方面存在泛化性差、精度低等问题,基于长短时记忆神经网络(LSTM)算法,以水位、温度、时效为输入量,变形为输出量,构建防护堤LSTM在线变形监控模型。通过对比分析不同模型参数对精度的影响规律,揭示学习率>分块尺寸>最大迭代次数>隐藏层单元数的多参数敏感性规律,并提出相关参数的建议取值。工程应用表明,该模型精度高,适用性和稳定性强。 相似文献
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在甘肃陇东地区G327线镇原至王咀子段部分区段存在典型的砒砂岩-黄土二元地质结构,遇水后会产生失稳变形。为研究该变形对公路的影响,利用室内模型,测量了不同上覆荷载和不同含水率下的砒砂岩位移,并进行了砒砂岩崩解试验。结果发现:砒砂岩在自然状态下强度较高,遇水后变形量逐渐增加,达到一定值后迅速失稳破坏,从而引起上部黄土失稳变形;由此引起的路基变形、路面残留堆积物,对整个公路施工及后期运行均会产生严重影响。因此在此类公路修建过程中,应通过采用封堵顶部黄土层中发育的落水洞、支护黄土-砒砂岩二元结构的坡面并在底部设置截排水沟的工程措施,来防止砒砂岩-黄土二元结构的变形失稳,确保公路安全运行。 相似文献