基于遗传算法的二次回归方程在沉降数据处理中的应用

软基路基沉降与其影响因素之间呈非线性关系。以某软基高速公路为例,以时段天数、时段载荷量及时段加载平均速率为解释变量,以时段沉降量为被解释变量,建立了非线性二次回归模型,并用遗传算法估算模型系数。工程实例表明,经遗传算法优化的非线性二次回归方程具有较高的预测精度,效果优于神经网络,用该模型进行软基高速公路沉降预测分析是可行的。     

基于多项型高斯函数的过渡段路基沉降预测

高速铁路过渡段路基沉降是复杂的非线性系统,提高路基沉降的预测精度对于高速铁路建设和运营具有重要意义。利用MATLAB工具箱分别建立路基沉降与累计时间和累计填土高度的单因素高斯型数学模型,通过线性回归分析得到了两个单因素的非线性综合模型。实证分析表明该综合模型具有较高的精确度,预测效果好于BP神经网络模型,能够较好地指导工程建设。     

论文化迁徙与思想政治教育环境的关系

思想政治教育主体在家庭、学校和社会中成长的不同阶段,接受了层次鲜明的思想政治教育.思想政治教育的进行,离不开所处的环境.随着思想政治教育主体成长环境的变迁,思想政治教育环境随之发生变化.在思想政治教育主体成长环境变迁的过程中,主体把在家庭、学校和社会中接受的教育内容随主体一起迁入到新的环境中.文化迁徙对思想政治教育环境的影响,以思想政治教育主体为载体,以文化为思想政治教育内容.在新的思想政治教育环境中,积累的文化通过濡化成为新的思想政治教育内容.受文化迁徙影响的思想政治教育环境,基于不同的层次需要优化.通过优化思想政治教育环境,为卓有成效地开展思想政治教育创造条件.     

基于加权分位数回归参数估计的AR模型及其应用

提出加权分位数自回归AR(p)模型对路基边坡变形预测的新方法,给出其原理和具体算法。以重庆奉云高速公路某滑坡段为例验证了该方法的有效性,并与其他模型作对比分析。结果表明：新方法的预测效果优于最小二乘参数估计的AR(p)模型、非加权分位数估值的AR(p)模型、ARIMA及EMD-ARIMA模型。     

暴雨工况下路堑高边坡格构支护效果评价

依托兰州南绕城典型路堑边坡工程，运用有限差分FLAC3D软件，以暴雨无支护和暴雨有支护两种工况对所选边坡稳定性进行模拟分析。结果表明:暴雨无支护结构工况下，边坡处于不稳定状态且有潜在滑动面；暴雨有支护结构工况下边坡处于稳定状态，与实际情况相符。同时，对格构锚固后的边坡位移、应变增量、塑性区分布、支护结构受力等情况进行了分析，格构全长黏结式锚杆支护提高了边坡的整体稳定性。