基于改进神经网络的路基沉降预测

为克服路基沉降预测方法的缺陷和传统BP神经网络存在的不足,采用Levenberg-Marquardt算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了路基沉降预测模型。结合津秦客运专线路基沉降实测数据,将该优化模型与传统的BP神经网络预测模型进行了对比,计算结果表明改进后的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,取得了好的效果。     

高速铁路路桥过渡段地基沉降测试与预测方法研究

以津秦客运专线路桥过渡段路基沉降测试为例,利用BP神经网络方法和灰色系统法研究了路桥过渡段沉降预测问题。计算实例表明,神经网络法和灰色系统法短期沉降预测结果比较准确,简便易行,因而具有广泛的工程实用价值和应用前景。     

基于动量BP算法的过渡段路基沉降预测

利用动量BP算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了过渡段路基沉降预测模型．该模型可克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等的缺点．结合津秦客运专线路桥过渡段路基沉降实测数据,将该优化模型与传统BP神经网络预测模型进行了对比．计算表明,利用动量BP算法改进的神经网络具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,因而具有广阔的应用前景．