高路堤沉降的灰色系统理论预测方法

根据灰色系统理论,在全面分析高填方路堤沉降量与时间关系的基础上,建立了2种灰色预测模型。即GM(1,1)模型和灰色Verhulst模型,并分别对某高填方路基沉降进行了实例预测,在此基础上对2种模型的适用性进行了实例对比分析,表明Verhulst模型更适合于预测路堤沉降。     

高填石路堤沉降的灰色优化-马尔柯夫预测模型

高填石路堤的沉降变形包括填石体施工期的沉降变形和工后沉降变形。在灰色理论的基础上,建立高填石路堤沉降的等步长灰色微分方程,采用优化理论,建立误差目标函数,利用最小二乘法,求得微分方程的系统参数,并引入Markov原理,利用一步转移矩阵预测高填石路堤的沉降发展规律。某高填石路堤实测结果分析表明,灰色优化-马尔柯夫模型比常规的GM(1,1)预测模型预测精度有较大的提高。     

GM（1，1）模型在高填方路基沉降预估中的应用

文中讨论了不同高路堤沉降预估方法的特点,并以某高速公路沉降观测点实测数据为例,建立了灰色GM（1,1）预估模型;并编写相应程序对高路堤后期沉降进行了预测,将预测结果与实测结果进行了对比。结果表明,灰色GM（1,1）预估模型可以对实测数据进行更好的拟合,且其对后期的预测沉降量与实际沉降量更接近。     

灰色系统理论在填石路堤沉降预测中的应用

填石路堤的沉降包括施工沉降和工后沉降,填石路堤往往填筑高度大,本身累积沉降大,受各种影响因素较多,其沉降体现出自身的规律性。该文利用灰色系统理论,充分考虑影响路堤沉降的各种因素,建立了适合填石路堤沉降预测的GM(1,1)沉降预估模型及其残差模型。最后将其应用于某高速公路高填石路堤的沉降预测中,经与实测数据对比,预测精度良好。     

灰色系统理论在填石路堤沉降预测中的应用

基于填石路堤沉降现场试验,采用负指数曲线拟合路基沉降与时间关系,其与沉降变化趋势吻合较好,说明应用灰色系统理论预测填石路堤沉降是可行的。结合填石路堤沉降特点,首先建立相同沉降观测时段的灰色系统GM(1,1)模型,再运用最小二乘法优化GM(1,1)模型参数,并分别进行实例预测。结果表明,与GM(1,1)模型预测相比,参数优化模型预测精度会有显著提高,且能满足工程要求。     

非等时距皮尔曲线在高路堤沉降预估中的应用

皮尔曲线所描述的生物生长过程的规律与高路堤沉降规律有相似性,基于此,文中将皮尔预估曲线引入到高路堤的沉降预测分析中,建立了能考虑沉降观测时间的非等时间间隔的非等时距皮尔预估模型,并引入新的模型求解方法克服了3段计算法的缺陷。最后将其应用于某高速公路高路堤沉降预测中,经与实际沉降观测数据对比,预测精度较好。     

沉降预估界面及沉降预测模型的对比分析

由于沉降资料分析的工作量大，所以利用Matlab5．3软件开发了沉降预估可视化界面。利用这一界面采用双曲线拟合法、指数曲线拟合法和灰色Verhulst模型拟合法对高路堤沉降进行预测，并结合工程实例分析比较3种模型的预测效果。     

三种方法在V形冲沟超高路堤整体沉降预估中的对比分析

三峡库区路基沉降变形是公路病害的主要表现形式,超高路堤整体沉降的正确预估是保证路基稳定的前提。文章结合重庆云阳至奉节高速公路奉节东立交V形冲沟超高路堤的施工,运用灰色模型、数值计算和土工离心试验三种方法,对该超高路堤的沉降变形进行了预测或测试,并将所得结果与实测沉降进行对比,得出三种方法在预估V形冲沟超高路堤整体沉降中的适用性。研究成果对类似工程的建设具有一定的借鉴意义。     

煤矸石高路堤沉降变形规律研究

为了获得煤矸石高路堤的沉降变形规律,在明确其路用特性的基础上,开展了某24m高的煤矸石高路堤沉降实测研究。结果表明,煤矸石路堤的沉降变形会经历迅速增长阶段、稳定增长阶段和趋于稳定阶段。煤矸石路基填筑期间的沉降变形量很大,经历3个月的自然沉降期后路基沉降基本趋于稳定。指数模型和泊松曲线模型均与实测数据吻合较好,泊松曲线模型能更好地用于煤矸石高路堤的沉降预测。该成果可为煤矸石高路堤填筑提供重要的技术。     

沉降预测的等步长灰色时变参数模型

针对经典灰色系统模型的不足,根据灰色系统理论的信息处理原则,在模型中引入遗忘因子,建立了灰色系统沉降预测的等步长灰色时变参数模型,并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果.模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性,从而降低对预测系统状态的预测误差.实例预测表明,灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在7.0 %以内.误差检验结果显示,预测结果的精度等级较遗忘因子修正前有显著的提高.     

沉降预测的等步长灰色时变参数模型

针对经典灰色系统模型的不足,根据灰色系统理论的信息处理原则,在模型中引入遗忘因子,建立了灰色系统沉降预测的等步长灰色时变参数模型,并在求解过程中引入遗忘因子以修正预测结果.模型充分考虑了预测系统的时变性和灰色性,从而降低对预测系统状态的预测误差.实例预测表明,灰色时变参数模型可以将工后总沉降量的预测误差控制在7.0 %以内.误差检验结果显示,预测结果的精度等级较遗忘因子修正前有显著的提高.     

基于皮尔-遗传神经网络的高路堤沉降预测研究

为确保高速公路的建设质量，许多高速公路进行了路基沉降观测工作，以便对路堤填筑完成以后的沉降发展做出准确的预测，高路堤沉降预测模型较多，但均较难达到理想的精度。文章则依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料，考虑到沉降单调增长的特殊性，根据位移分解原理，采用皮尔曲线提取沉降趋势，用基于免疫进化的新型遗传神经网络模型外推偏差，从而提出了一种高路堤沉降预测的新型智能方法。实际工程证明了所提智能预测方法的有效性和可行性。     

动态灰色理论模型在路基沉降预测中的应用

详细阐述了灰色模型的基本内容和动态灰色模型的实现,并成功将其应用于陕西省某路段软土地基的沉降预测。实践及理论证明,动态灰色预测模型由于实时加入系统的最新数据,提高灰区间的白度,预测精度比传统灰色模型高,表明动态灰色模型理论正确,精度合格,能够满足实际工程应用。用MATLAB编制了动态灰色模型预测程序,使应用该模型进行预测变得简便易行,大大节省了工作量。     

优化的非等时距灰色模型在湖南高速公路路基沉降预测中的应用

通过对非等时距原始数据等时距处理和累减构建基于灰色理论的微分模型的方法,成功建立了高速公路高填方路堤沉降的非等时距灰色预测模型.并在此基础上,引入加权因子,优化重构了背景值函数.优化的非等时距灰色模型在沉降监测的实践应用中,预测结果经检验显示,优化的模型效果更佳.     

BP神经网络预测煤矸石路堤沉降

针对煤矸石路堤沉降预测问题,基于BP神经网络非线性映射能力和学习能力,提出学习率可变的动量BP神经网络以预测常安高速公路煤矸石路堤沉降。利用实测沉降资料建立路堤沉降模型,该模型克服了动量BP神经网络收敛速度慢、训练时间长的缺点。同时采用postreg函数对网络训练结果进行了检验。结果表明:该模型有较高的预测精度,预测误差较小,可用于煤矸石路堤沉降预测。     

软基路堤最终沉降的人工神经网络预测

针对软基土路堤最终沉降预测这一技术难题,先对影响路堤最终沉降的主要因素进行了分析,接着提出了带偏差单元的神经网络模型。工程实例验证表明:该模型预测精度高、简便易行,可为软基路堤沉降的预测和计算提供方法上的参考。     

高填方路堤工后沉降监测试验研究

为探讨高填方路堤在自重应力和汽车荷载作用下的工后沉降,在兰永一级公路某高填方路堤进行了工后沉降现场监测,分别在行车道和路肩位置布置单点沉降计,监测了工后沉降变化情况,分析了高填方路堤沉降随时间和空间的变化规律。以填方路基工后沉降原位监测结果为基础,探讨了高填方路基工后沉降预测回归模型。研究结果表明:路肩位置沉降大于行车道位置沉降;路基沉降随时间增加而增大,高填方路堤填筑结束1 a后沉降趋于稳定;汽车荷载作用下路堤沉降不会出现较大的增长趋势;对数模型能较真实地反映高填方路基的工后沉降规律。     

路基沉降预测非等时序改进灰色模型应用研究

讨论灰色系统理论在路基沉降预测中的应用,并对等间隔的灰色模型GM（1,1）进行改进,建立了任意时间间隔的非等时序改进灰色模型。通过实例比较,结果表明非等时序改进灰色模型的预测沉降量与实测沉降更接近,精度更高。     

软土路基沉降灰色预测模型的几个关键问题研究

应用灰色系统模型来预测公路软土路基沉降避开了土性物理指标、土体本构关系等复杂的理论问题,应用方便易行,但在运用灰色模型预测沉降中,不等时距处理问题、灰色模型的无限增长问题严重影响了沉降预测的精度,而且灰色系统理论用于沉降预测与施工动态控制时它的适用性也是一个值得研究的问题.研究表明应用三次B样条函数处理原始数据的不等时距、用缓冲弱化算子处理模型无限增长问题是可行的;灰色模型对短期实时沉降预测有较好的精度,对中期阶段性沉降预测可以满足公路施工控制标准的要求,但对长期或最终沉降量的预测值偏大,其适用性有较大的局限性.     

基于优化的灰色离散Verhulst新陈代谢模型的基坑沉降预测

针对传统灰色Verhulst模型在基坑沉降预测中精度较低的问题,提出优化的灰色离散Verhulst模型。在基坑沉降监测中,由于监测过程中不断有新数据增加,加上外界因素变化,影响模型系统的预测结果,导致预测结果与实际偏离,模型的精度将逐渐降低。为了实现准确预测,基于新陈代谢方法,建立优化灰色离散Verhulst一维及进化的二维新陈代谢模型。并依托长沙国际金融中心深基坑支护工程,分别运用传统Verhulst模型和优化的灰色离散Verhulst模型进行预测,并采用本文建立的优化灰色离散Verhulst一维、进化二维新陈代谢模型对基坑工程沉降进行预测,并对预测结果进行对比分析。研究结果表明:采用进化新陈代谢方法的优化灰色离散Verhulst模型精度更高,可选用该模型对基坑进行沉降预测。