确定软土路基沉降系数的ANN模型

沉降系数的确定是软土路基沉降计算中的一项重要内容,在对沉降影响因素定性分析的基础上,用前馈型人工神经网络(ANN)模型来计算沉降系数。首先,根据沉降影响因素建立三层型前馈型神经网络模型。然后,利用其非线性映射能力,通过样本学习,建立软土层厚度、硬壳层厚度、填土高度、施工工期等因素与沉降系数之间的定量关系,计算沉降系数,有效地减少了确定沉降系数时的主观性和盲目性。最后,用该方法对某高速公路的沉降系数进行了验算,得出了与实测资料比较一致的结果,表明利用ANN模型的非线性映射能力建立沉降系数ms与影响因素之间的对应关系,确定沉降系数ms是有效而且可行的。用ANN模型确定的沉降系数ms修正分层总和法计算结果,与传统经验方法确定的沉降系数修正沉降量相比,能够更全面地反映各种因素的影响,提高沉降量计算的精度。