高路堤沉降分析的灰色预测

运用灰色理论建立了高路堤沉降的非等时距等维新息预测模型，同时为了预测路基在下一级填土后的沉降，建立了考虑路堤填土过程的GM（1，1）模型。通过实例计算表明，该法预测精度高，在高路堤沉降监测中具有较大的实用价值。     

非等时距GM(1,1)灰色模型在路基沉降预测中的应用

灰色理论现已普遍运用于路基沉降的预测中,以某高速公路为例,运用灰色理论建立路基沉降的非等时距GM(1,1)预测模型,并采用后验差法进行精度检验。以工程实测沉降数据为基础,对模型的预测结果进行了分析。结果表明,预测值与实测值之间误差较小,从而证实该方法的可行性。     

GM（1,1）预测模型在路基沉降中的应用

为了控制老路拓宽中的差异沉降,需要对新路基进行沉降预测.取沉降观测点在相同观测时段内的沉降量为原始序列,将其作1次累加生成1次累加序列,根据GM（1,1）模型建立灰色微分方程,解微分方程可得方程的时间响应序列,并采用后验差法对模型的可靠性进行了检验.通过对贺家坪连接线新路基的实测沉降数据的分析,证明将灰色预测模型GM（1,1）应用于预测路基的沉降量是可行的.在实际运用过程中,应不断代入新近的实测数据,以获得更准确的结果.     

基于不等时距离散灰色预测模型的软土地基沉降分析

分别采用线性插值、三次样条插值两种方法,用MATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用离散灰色预测模型来进行沉降预测.     

基于SA算法的灰色Verhulst模型在软土路基沉降预测中的应用

公路软土路基在施工完成后会产生较大的工后沉降,对后期的车辆通行有一定的影响,因此对软土路基的沉降预测进行了研究。根据实际工程中所测得的沉降数据,利用python编程语言的科学计算库,建立了非等时距灰色Verhulst模型。采用SA算法(模拟退火算法)对模型进行优化,求得模型参数的最优解和最终沉降量,给出了路基随时间变化的沉降预测曲线,并与传统非等间隔灰色Verhulst模型曲线进行了对比和误差分析。结果表明:经SA算法优化后的模型能更好地反映软土路基的沉降规律,可较好地应用于软土路基的沉降预测研究中。     

等维新信息GM模型预测路堤沉降

应用灰色理论原理,建立了等维新信息GM(1,1)法预测路堤沉降模型,通过对无规则的数据序列作等距处理和微分拟合,验证和丰富了非等时距等维新信息GM模型理论,等维计算了信息变化情况下的沉降值,从而对软基路堤沉降进行较精确预测。     

灰色预测在高铁路基沉降预测中的应用

以在建某高速铁路为背景,通过对路基沉降实测数据的汇总,根据沉降曲线形态及沉降速率的差异将其分为3类.对观测数据进行等时距变换,采用灰色理论GM(1,1)模型、双曲线法、三点法对工后沉降进行预测,并对灰色理论预测模型进行精度检验.选取堆载预压期的数据作为模型原始数据,通过与实测最后一期数据的对比,发现灰色理论预测结果更接...     

黄土沟壑区湿软路基沉降预测模型

为合理考虑路基沉降预测时诸多影响因素的不确定性与随机性,提出基于神经网络范例推理的路基沉降预测模型。以同类工程的成功经验为基础,建立了基于神经网络的沉降范例检索模型,在范例相似度计算中,引入归一化效用函数,通过神经网络的学习,建立当前沉降范例与沉降源范例之间的相似关系,最终实现当前沉降范例的沉降预测。对黄土沟壑区湿软路基沉降预测结果表明,该模型具有较高的预测准确性,预测值与实测值绝对误差小于10%。     

构建非等时距GM(1,1)模型预测高速公路软基路堤沉降

非等时距GM（1,1）直接模型和等维新陈代谢模型在进行沉降预测时,能够取得准确可靠的预测结果,可以将其推广应用到软基路段的沉降预测中去。     

不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究

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.     

多模式路基沉降预估方法在土石混填路基沉降分析中的应用

土石混填路基为山区、丘陵区路基填筑的基本形式,路基施工期的沉降及工后沉降可以采用多种沉降预测模型进行一定时间段内的沉降预估。由多种沉降预估模型预测结果可知,Morgan-Mercer-Florin函数法预测结果与实测值比较接近,能够有效提高路基工后沉降预估的准确性。     

基于非等时序灰色模型的路基沉降预测

结合高速公路路基施工沉降观测数据,讨论了灰色系统理论和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM(1,1)进行了改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过具体工程实践,给出了灰色模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果与实测结果的比较,结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近,精度更高,更能满足工程需要。     

青连高铁K104+080路基工后沉降预测

以青连高铁K104+080路基为例,通过设计合理的监测方案监测了路基不同部位的工后沉降、沉降速率和湿度,分析了路基工后沉降规律;基于监测数据采用GM(1,1)模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行了路基工后沉降预测,在验证预测效果的基础上基于灰色神经网络模型构建了路基工后沉降预测模型,明确了该路基的稳定状况并提出了路基工后沉降预警方法.研究结果表明:Ⅰ-1、Ⅰ-2、Ⅰ-3和Ⅰ-4监测点的工后沉降预测值在第45监测期以后增量很小,并分别收敛于5.19、4.96、4.71和4.47 mm,该路基将继续保持稳定状态;选取工后沉降量为主要预警指标,沉降速率为辅助预警指标,将高铁路基沉降预警等级分为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ级.     

非等时距GM(1,1)灰色模型在软土路基沉降预测中的应用

为正确估算软土地基沉降量,采用5种方法对非等时距沉降观测资料进行处理,并用GM（1,1）灰色模型进行沉降预测,在与某公路高路堤的实测沉降值进行比较后,推荐采用拉格朗日非等距数据处理方法;最后运用该模型对软土层的固结系数进行反演分析,得出一些有益结论。     

灰色模型在软土地基沉降预测中的应用

准确预测地基的最终沉降量，对道路工程的设计和施工极其重要，但目前尚无能够全面反映各种情况的理论公式和数值方法。利用灰色理论建立不等时距GM(1，1)模型，对软土地基沉降进行预测，取得了较高的准确度。为了满足应用灰色理论建模的条件，拓展其应用范围，采用三次样条插值函数建立等时距GM(1，1)模型的方法，对软土地基的沉降进行预测，通过秦沈客运专线路基断面的实测数据对模型进行验证，并与双曲线法进行对比分析，结果表明，灰色模型预测值更接近实测数据。     

基于泊松曲线的路基沉降预测方法

泊松曲线是一种精度较高的沉降预测方法,但是在工程实际中观测的数据很难满足其等时空距数据条件的要求。采用最小二乘法与Lagrange二次插值法将非等时空距数据转化成等时空距数据,拓展了泊松曲线法的应用范围。文中以某高速公路试验段沉降观测数据为例,建立了沉降量泊松曲线预测模型,预测值与实测值较为接近。     

基于灰色理论的公路沉降预测研究

以工程实测数据为基础,根据灰色理论中的数列预测理论,针对公路建设中路基沉降监测,建立灰色预测模型.根据预测结果与沉降实际测量数据的对比,分析了模型预测结果的合理性.同时讨论了所用灰色预测模型的特点及其在沉降监测中的应用.     

基于灰色理论的公路沉降预测研究

以工程实测数据为基础,根据灰色理论中的数列预测理论,针对公路建设中路基沉降监测,建立灰色预测模型.根据预测结果与沉降实际测量数据的对比,分析了模型预测结果的合理性.同时讨论了所用灰色预测模型的特点及其在沉降监测中的应用.     

灰色预测模型在一级公路软土路基施工期沉降预测中的应用

以湛江大道一级公路软土路基施工期间150 d的沉降监测数据为基础,建立了灰色预测模型,预测软土路基未来30 d内的累计沉降量,并提出了一种在施工过程中对灰色预测模型进行滚动建模的方法.结果表明:以灰色预测模型GM(1,1)对软土路基长达150 d的沉降数据进行拟合,小误差概率P<0.95,后验差比值C<0.35,模型精...     

预测路基沉降的一种新模型

大量的工程实践表明,多级加载的施工方法使路基沉降曲线呈“台阶状”发展。结合相对时间坐标系的概念,提出了一种改进的指数预测模型及其分级预测方法,并对双曲线模型进行了推广。改进的模型比原模型少一个参数,更适合于荷载恒定期的沉降预测,特别是工后沉降预测。应用改进的模型对苏嘉杭高速公路近三年的工后沉降观测数据进行了拟合和预测,验证了拟合和短期预测的精度,并对两种模型的中长期预测值进行了比较。