基于广义回归神经网络的路基沉降预测

为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用BP神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于BP神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。     

黄土路基沉降变权重组合模型预测方法研究

利用兰武二线路基沉降观测数据,对黄土路基沉降变权重组合模型预测方法进行分析研究。研究结果表明:根据拟合精度选择单个模型时,要尽量选择相对误差偏离方向相反且大小相差不多的单个模型;在单个模型预测精度相差不大时,单个模型的数量越多,组合模型的精度会越高;单个模型的拟合精度越高,对应的组合模型的拟合精度也越高;组合模型相对误差与单个模型的相对误差的偏离方向和大小有关;在相同预测精度要求下,组合模型需要的观测时间比单个模型要短。     

基于灰色模型的高速公路路基沉降预测

在公路施工过程中,路基施工质量的好坏是确保公路施工质量的关键,为确保路基施工质量,必须掌握路基沉降的变化情况,特别是要能够较为合理地预估路基沉降的变化情况.文中利用灰色系统理论建立GM(1,1)灰色预估模型及其残差模型,并应用于某高速公路路基沉降变形预测中,预测结果和实测结果能较好地吻合,验证了预估模型的精度和预测方法的可行性.     

基于实测沉降数据的路基沉降机理及其预测分析

对路基沉降机理进行了较深入的分析,归纳对比了各类沉降预测模型,根据组合预测的思想应用最小二乘法建立了组合预测模型。通过实测数据的建模分析,发现"S"型曲线拟合优度明显更好;组合模型确实能有效利用每种模型的信息以使预测值更为合理和精确。基于一维固结的解析法计算的最终沉降值与预测值的比较表明模型是可信的,预测方法是可行的。     

运营期高速公路软土路基沉降观测与预测

针对运营期高速公路软土路基的沉降观测问题,精心布设观测点,在外业观测上采取了"六固定",其观测精度达到了二等水准精度;在数据分析和预测中,应用GM(1,1)模型进行了沉降预测和精度检验,效果良好.     

铁路路基沉降变形组合预测模型优化

由于传统灰色模型在预测波动性较大的数据时精度不高,提出一种改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用非等间距加权矩阵与无偏优化对灰色模型进行改进,通过原始序列的动态更新实现模型的参数更新,在此基础上与泊松曲线模型建立一种组合预测模型,并利用马尔科夫链进行残差修正,得到改进的动态GM-Poisson-Markov组合预测模型。利用汉巴南铁路路基沉降变形监测数据进行实例分析,将预测结果与泊松、灰色模型、非等间距无偏灰色模型以及组合模型预测结果进行对比分析,结果表明：模型对铁路软土路基沉降变形可取得较好预测效果,提高了预测精度与稳定性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

公路地基沉降预测及其计算方法研究

为弥补公路路基沉降预测中各现有模型存在的不足,提出一种新的沉降预测模型,并给出了利用该模型进行沉降预测的解析方法和数值方法。分析了该模型的特点,说明了测量误差以及测点数对预测结果的影响。通过与其他预测方法的比较,该模型有明显的优势。结合工程实例验证了该模型的合理性,并指出解析方法在求解过程中会影响实测数据的权重,进而影响预测效果;而数值方法求解简单,方便实用,对测点数的多少要求不高,不影响实测数据的权重,预测精度较高。     

采用地震技术预测路基沉降量的方法研究

采用有限元法求解比奥（Biot）固结方程计算路基沉降量是一种常用方法,通过三轴压缩试验来求取相应的弹性参数则耗时耗资。根据路基土的密度、速度与弹性参数（如弹性模量E和泊松比μ）之间的关系,将速度和密度引入到有限元劲度矩阵方程来求解比奥固结方程,讨论了综合地震勘探在沉降检测与预测中的应用。理论模拟分析和实际应用结果表明,将地震技术用于地基沉降量计算中是有效的。     

路基沉降规律试验研究

为了降低路面沉降病害的影响,以铁新高速公路为依托,在高填方路段进行路基沉降试验,研究其路基沉降规律。试验结果表明:初始沉降、固结沉降和次固结沉降构成了路基的总沉降;路基的初始沉降主要表现为新填土沉降;在施工期间,固结沉降完成80%左右;竣工1年后,沉降大部分为次压缩沉降,其值虽然小,却直接影响路基、路面的稳定。     

浅路基沉降模型研究

被广泛应用于路基工程中的土工合成材料具有较好的抗拉性能，可以提高路基整体稳定性，减小路基整体位移变形。对经典加固土模型进行了回顾，旨在说明不同模型对应的实际组分。通过路基结构稳定性的量化分析，得到了材料抗拉性能及其他属性对路基沉降的影响。并通过经典模型与实际工程的参数化联系，解决实际工程问题。     

公路软土地基工后沉降预测分析

软土地基沉降是公路建设中的关键问题。该文介绍了工程中广泛采用的以一维变形假定为基础的分层总和法,以及土体参数一维反演分析方法,并结合某高速公路路基工程实例进行工后沉降预测分析。计算结果表明,采用真空联合堆载预压加固软土地基可以大大减小软基的后期沉降。     

路基沉降预测与计算方法综述

在路堤施工中,为了控制施工进度,指导后期的施工组织和安排,同时保证路堤的稳定与使用,需对路堤不同时刻的沉降及最终沉降量进行预测和计算。对于天然地基,其沉降预测和计算方法较多,且有各自的适用性。阐述了天然地基沉降预测和计算方法,以及各种方法的优缺点,可为类似路基工程设计提供参考。     

软土地基工后沉降预测方法的探讨

介绍软土地基工后沉降预测的几种方法。利用观测数据,采用R.Usher模型和双曲线模型分别对工后沉降进行了推算。计算表明,R.Usher模型推算结果与实际更接近。对模型计算出的参数进行了比较,结果表示模型参数在一定程度上反映了在不同加固方式下的地基控制沉降的能力。     

人工神经网络在预测高速公路路基沉降中的应用

人工神经网络具有较强的自组织、自适应、容错性以及很强的学习、联想能力,本文将其应用到高速公路路基沉降预测中.重点介绍了ELMAN模型方法,本方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中的各种局限性,通过对高速公路路基实测沉降资料的计算分析,证明本模型预测精度高,简便易行,具有广泛的工程实用价值.     

差分法在路基沉降预测中的应用

路基沉降预测是保障道路安全施工的重要工作之一。在预测工作中，模型选取很关键。本文利用差分法对主要路基沉降预测模型，包括对数曲线预测模型、皮尔曲线模型和多项式曲线模型等方法进行差分计算。对工程现场实测值进行差分分解，探讨适合不同监测点的预测模型，将其差分法分析的最佳拟合模型应用于实际监测值拟合，研究结果表明，拟合效果较好，能够快速确定预测模型，可避免模型尝试的盲目性，对类似工程具有较好的应用价值。