路基沉降趋势的组合预测方法研究

路基沉降的理论值与实际监测值通常存在较大偏差,对此,在详细论述四种常用的路基沉降预测方法的基础上,提出一种基于人工神经网络与灰色模型的组合预测方法,并结合工程实例的实测数据,证实了组合方法在路基沉降趋势分析中的有效性和合理性。     

真空预压法处理软土地基现场监测与分析

真空预压法是处理软土地基行之有效的处置方法之一。为了更好地研究软土路基沉降规律及工后沉降控制,针对南京河西恒河路软土路基进行研究。研究结果表明:对目标工程软土路基进行的沉降监测数据表明监测段日均沉降小于0.5~1 mm/d,软土路基沉降趋于稳定。介绍两种不同的工后沉降预测方法,并运用该两种预测方法对目标路段进行工后沉降预测计算。两种预测方法计算结果相差很小,均能较为准确地对实际工程中的工后沉降进行预测。     

支持向量机在路基沉降预测中的应用

在介绍了支持向量机基本原理和实现算法的基础上,将它应用于软土路基填筑施工中的沉降预测,提出了一种有效的预测方法,并构造了预测路基沉降的支持向量机模型。经过与传统BP神经网络方法预报结果比较,表明该方法在较少训练样本的情况下具有精度高、泛化能力强的特点。取得了较BP神经网络建模方法更好的预报效果。为预测填筑施工引起的软土路基沉降提供了一种新的方法。     

路基沉降计算影响因素及预测方法研究

工程实践表明,现有路基沉降理论计算值与实际值往往有较大偏差,针对这一具体问题,对路基沉降计算的影响因素进行了系统分析,为路基沉降理论计算方法的改进提供参考,同时提出基于沉降监测数据的沉降预测是路基沉降施工控制的实用技术,系统介绍了路基沉降的预测方法,并以工程实例说明了曲线拟合法预测路基沉降的合理性。     

高速公路路基沉降预测方法

介绍了传统沉降预测方法、数值分析预测方法和根据实测资料的沉降预测方法,通过对每一种预估方法的原理、优缺点和适用范围等全面了解后,认为对高速公路路基沉降的预测应根据实际情况和经验,灵活选用几种方法进行预估分析。     

高速公路红砂岩路基沉降观测研究

通过实地观测并应用Plaxis沉降计算软件,研究了衡大和怀新高速公路2个典型断面的沉降问题,发现2种研究方法的沉降差值随着观测时间的推移而逐渐减小。研究结果表明：红砂岩路基严格按照规范和试验要求施工可以满足高速公路路基填料的要求;Plaxis沉降计算软件能够比较;隹确地预测后期路基沉降,是一种研究路基沉降的有效方法。     

黄土地区新老路基沉降观测数据分析

结合西部课题,通过对陕西试验路段新老路基沉降的长期观测,采用一种合适的曲线对新老路基沉降进行模拟,得到新老路基的沉降规律和沉降差异以及黄土的沉降规律,同时还得出新老路基在长期荷载和短期荷载作用下的沉降差异。通过拟合曲线可以预测新老路基不同部分的最终沉降值,为预测新老路基的不协调变形以及建立黄土路基沉降的本构方程提供参考。     

高速公路路基沉降预测方法分析

高速公路路基的沉降预测是软土地区公路建设中亟待解决的问题。对路基沉降中各种传统和新的沉降预测方法进行了分析,指出应根据工程的实际选择合适的方法。通过分析,提出了基于沉降观测数据并结合曲线拟合方法来预测软土路基沉降的方法。     

广州南沙港快速路桥头路基沉降预测分析

为掌握广州南沙港快速路桥头软土路基沉降特点,为路面维护提供依据,对该路段桥头路基进行了沉降监测,监测结果表明,广州南沙港快速路桥头路段软土路基沉降日趋好转,部分桥头路基沉降趋于稳定,一般桥头路基沉降普遍大于涵洞桥头路基沉降;采用双曲线预测方法对桥头路基沉降进行了预测分析,预测结果表明,部分监测断面剩余沉降仍然很大,这些路段是今后监测的重点,预测路基长期沉降量可为线路调坡加铺工程提供重要依据。     

基于支持向量机与神经网络法的路基沉降预测对比研究

城市地铁车辆段整体道床区路基对工后沉降有严格要求。为保证路基沉降观测数据的可靠性,首先采用沉降观测异常数据判别方法,对沉降数据进行了预处理;根据路基沉降数据的特性,分别以支持向量机和神经网络法为核心技术构建了路基沉降预测模型,并通过工程实例详细介绍了预测方法与过程。对比分析表明:基于支持向量机和神经网络法构建的预测模型均有较好的预测精度;预测结果显示,依托工程路基沉降已基本趋于稳定,运营期不会发生较大的工后沉降,现有地基处理与路基填筑压实的施工方法是有效的。     

基于粒子群改进灰色马尔可夫模型的公路路基沉降自适应预测

针对公路路基沉降具有随机性和复杂性的特征,提出了一种粒子群改进灰色GM(1,1)-马尔可夫模型的路基沉降自适应预测方法。利用马尔可夫模型修正传统灰色GM(1,1)预测模型的残差,并提出粒子群算法来计算最优的马尔科夫链残差模型的白化系数,开发了路基沉降的粒子群灰色马尔科夫链自适应预测模型框架。以某公路路基沉降实测值为例,对比分析了其他两种改进灰色模型方法,结果表明本文算法误差均值仅为1. 48%,比其他两种方法分别降低了64%和29%,且精度等级达到一级。随着公路路基沉降数据量的增加,本文提出的模型预测精度进一步增加,自适应能力强,具有良好的推广性。     

采用Elman神经网络与支持向量机预测路基沉降

为提高高速公路路基沉降预测的可靠性,构建了一种基于小波Kalman滤波的Elman神经网络与支持向量机的路基变形预测组合模型。该方法既融合了小波多尺度特性体现的优异信噪分离性能和Kalman滤波能提炼出测量信息最优估计值的严密递推算法,又涵括了Elman神经网络与支持向量机对非线性数据的强大泛化能力和拟合功能。结果表明:在高速公路路基工程实例中,该模型预测的沉降值误差控制在1%以下,验证了其在中长期路基沉降预测中的效用。     

Compertz曲线对台背路基工后沉降预测的应用妹

在分析台背路基沉降特点的基础上,选用Compertz曲线法和双曲线法对衡枣高速公路的台背路基工后沉降进行沉降预测的比较和分析,研究表明,Compertz曲线法对台背路基工后沉降进行沉降预测方法可靠,可推广应用于实践。     

海南东环客运专线路基沉降预测方法适用性研究

依托"新建海南东环铁路沉降变形观测评估预测方法研究及评估系统开发应用"课题,选取部分典型断面的沉降板和路肩沉降监测桩为研究对象,研究了多种曲线拟合法在海南东环客运专线路基沉降预测中的适用性、稳定性和准确性,从拟合曲线相关系数和相对误差的角度进行分析,得到了几种适合于海南东环客运专线路基沉降预测评估的方法,并在实践中成功应用。     

一种优选组合法在软土路基沉降预测中的应用

在软土路基沉降预测中,常用的方法有简单曲线拟合法、系统分析和控制理论法等。但采用单一的方法进行预测,会造成预测误差偏大。提出了一种优选组合方法,通过对若干种单一方法进行权重化处理,给予每种单一方法相应权重,得出新的沉降预测曲线进行沉降分析,并以工程实例为基础,说明该方法在实际预测中是可行的。     

MGM(1,n)模型在软土路基沉降预测中的应用

为提高高等级公路路基沉降预测的准确性,提出了一种由灰色相似关联度分析优选各个相关预测变量,构建灰色MGM(1,n)模型进行沉降预测的方法,可以更全面有效地利用工程监测数据.实例分析对比表明,这种方法比其他常用沉降预测法具有更高的准确性和可靠性.     

MGM（1,n）模型在软土路基沉降预测中的应用

为提高高等级公路路基沉降预测的准确性,提出了一种由灰色相似关联度分析优选各个相关预测变量,构建灰色MGM（1,n）模型进行沉降预测的方法,可以更全面有效地利用工程监测数据.实例分析对比表明,这种方法比其他常用沉降预测法具有更高的准确性和可靠性.     

路基沉降变形预测方法及应用实例分析

该文对路基沉降变形的计算和预测方法中的双曲线预测模型及原理进行介绍,结合浙江某高速公路路基沉降变形预测的实例进行分析,实测数据与相对应的预测曲线吻合度较好,客观地反映了路基沉降的动态发展情况。     

对山区高速公路路基沉降预测与控制技术分析

本文通过工程实例阐述山区高速公路路基沉降预测与控制技术,首先通过对灰色系统理论进行详细研究,提出一种灰色优化模型对工程沉降进行预测,并对分层强夯施工法在山区路基沉降中的应用进行分析。     

基于时间序列分析法的软土路基沉降预测研究

采用时间序列分析法，根据已有的路基沉降观测数据，建立模型，预测路基沉降的发展趋势。实例分析表明:利用该分析法预测路基沉降，不仅能避开软土路基复杂的力学性质，还可避开利用传统的路基沉降计算方法所用到的大量参数，而且建模比较简单，所得最终预测结果误差较小。