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不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究 总被引:2,自引:0,他引:2
分别采用直线插值、三次样条插值、BP神经网络3种方法,用M ATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用灰色理论预测沉降.由于BP神经网络强大的非线性映射功能,可以避免常规插值法所造成的一系列误差.实际工程应用结果表明,利用直线插值、三次样条插值和BP神经网络与灰色理论联合建模所得的预测值与实测值的最大相对误差分别为17.2%,5.9%和4.6%.由此可见BP神经网络和灰色理论联合建立的GM(1,1)模型用于预测路基沉降最为精确. 相似文献
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沉井泵房工程场地,存在复杂地基土,下沉过程中要穿过深厚的软土(2)淤泥层,其地基承载能力fak=30 kPa,且刃角进入粉砂粉土淤泥质粉质粘土互层2~3 m,场地赋含承压水.该工程于沉井井壁及底板下采用水泥土搅拌桩加固,防止突沉;采用管井降水,防止突涌. 相似文献
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针对目前各种沉降预测方法的不足,采用一种曲线拟合-遗传算法联合建模的方法对分级加载条件下地基进行越级预测。该方法利用已施加的部分荷载作用下的地基沉降实测资料和加载信息,在工程填土施工过程中(包括在填筑预留沉降量土层之前)提早预测在设计总荷载作用下的地基总沉降量。为施工中安排后续工作,尤其是在填筑预留沉降量土层之前较准确地预测后续沉降量,减少预留沉降量与实际的后续沉降量之间的误差方面具有重要的意义。 相似文献
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