人工神经网络在预测软基沉降中的应用研究

依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了BP神经网络预测最终沉降量模型,利用已建高速公路沉降数据,进行了软土地基最终沉降量的预测,取得了较为理想的效果。证明神经网络法能避免传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,计算精度高,泛化性强,简便易行,因而具有广泛的工程使用价值和广阔的工程应用前景。     

人工神经网络在路堤沉降预测中的应用

以人工神经网络法为主，研究了多因素条件下的沉降预测问题，同时与浅岗法和S型曲线法这2种在近几年推广应用的预测方法进行了对比。结果表明，3种方法预测的最终沉降大体相近，它们之间的区别在于人工神经网络法预测的沉降较大（同时更接近实测值）；S型曲线法较小；浅岗法居中。由于神经网络是用实测数据直接建模，少了人为干扰因素，并且偏大的数值对工程来说是偏于安全的，所以选用人工神经网络预测沉降比较适宜。     

高速公路软基路堤沉降速率控制

基于实测沉降时间过程的双曲线模式和一维太沙基固结理论，推导了了在等截条件下的沉降速率计算式，提出了高速公路路基预压期沉降速度控制标准，在此基础上，讨论了超载条件下，沉降速率控制标准的修正，并给出了沉降速率放大系数。     

ELMAN神经网络在公路软基沉降预测中的应用

文章根据公路软基沉降的基本特征,提出了一种基于人工神经网络(ANN)技术的软土地基沉降预测新方法。通过对由实测资料形成的数据样本的训练学习,建立了可用于预测软土地基沉降量的Elman模型。实例检验证明,该网络的学习是成功的,具有一定的可靠性和实用性。     

软基路堤沉降历程预报的改进方法

传统的沉降历程预报公式是按附加总应力为常数来制定的，因此无法考虑施工期间附加总应力的不断变化。本文采用分段函数表示沉降历程预报公式，可以考虑在施工期间按线性增长，在运营期为基本恒定的附加分应力这一较普遍的情况，这一改进方法在京津塘高速公路软基试验工程各得到验证，和传统方法比较更接近于实测沉降，使早期和中期沉降的计算精度都有所改善。     

高速公路软基沉降预测中的误差分析

简要介绍了当前高速公路软土地基沉降预测不准确而产生的危害，分析了软基沉降预测误差产生的原因，并提出了减少软基沉降预测误差的方法。     

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。     

多种方法预测软基路堤沉降的应用对比分析

该文通过对对数曲线法、GM法、双曲线法、分层总和法在预测路堤沉降的对比分析,对每种方法的适用条件提出了评价,同时也验证了这四种方法的适用性,提出了怎样更好进行路堤沉降预测的建议,选取了预测模型及方法预测未来路堤沉降量,对防治公路路堤沉降,保证公路良好的营运质量具有重要的理论价值、经济价值及工程实际意义。     

高速公路软基沉降预测实用方法

本文简要分析了当前高速公路软土地基沉降预测误差较大的原因，在进行现场实验观测获取大量数据的基础上，利用反分析方法，对加固软基的工后沉降预测方法，进行了详细的分析，并对粘性土的微结构加以研究，提出了一种具体的计算方法，通过与现场实测数据的比较，论证了计算方法的可靠性。     

参数反分析法预测地基沉降

以乍嘉苏高速公路软土路基沉降监测数据为例，通过曲线拟合法和参数反分析法预测地基沉降。结果表明：在曲线拟合法中星野法的预测结果最好；通过与曲线拟合法比较，表明参数反分析法能够很好地预测路基的沉降。     

软土地基上旧路拓宽高路堤全过程沉降预测

基于软土地基上高路堤沉降的变形特征,结合沪蓉西高速公路贺家坪连接线K2＋710～K2＋890段软土地基上拓宽高路堤的施工实践,采用Gompertz曲线拟合高路堤全过程的沉降一时间变化曲线,对该高路堤全过程沉降进行监测和分析,表明Gompertz曲线对软土地基高路堤的工后沉降进行预测的合理性。     

基于Logistic曲线和Gompertz曲线的最优组合沉降预测模型及其应用

地基的全过程沉降量与时间呈S形曲线关系，可用Logistic模型和Gompertz模型较好地描述。根据I_ogistic曲线和Gompertz曲线的共性和个性，引用最优加权组合建模理论，以组合模型的对数误差平方和最小为目标函数来确定最优的加权系数，建立了最优加权几何平均组合沉降预测模型。通过工程实例，验证了该最优组合沉降预测模型的可行性。对比计算结果表明，最优组合沉降预测模型的精度不仅比Logistic模型和Gompertz模型的预测精度要高，而且可靠性也优于各个单一预测的模型，是地基沉降观测资料的一种有效分析方法。     

基于软土地基参数反演的工后沉降预测

分析了双曲线法、指数曲线法和三点法等预测超载预压情况下地基的工后沉降的局限性。反演导出沉降系数m,以反算的系数为沉降计算参数,同时考虑超载部分对工后沉降的影响,推导出能预测超载预压地基的工后沉降计算式,并针对沿海高速公路一段软土地基处理工程,较准确地预测了超载预压地基的工后沉降。     

软基高填路堤沉降及边坡强度折减稳定性分析

利用固结理论及强度折减稳定性分析方法,对软基地区高填路堤的沉降规律以及边坡强度折减进行了稳定性分析,求得不同阶段的稳定性系数．．本文研究结果表明,相对于传统极限平衡条分法计算稳定性系数;隹确性高,具有更好的工程实际价值,对软基地区高填路堤设计和施工有一定的指导意义。     

软土地基路堤工后沉降时参反演和预测

基于Biot固结理论有限元数值解和Merchant粘弹性模型理论解析解，采用最小二乘法建立了包括沉降、孔压以及侧向变形信息的目标函数。利用观测数据采用Simplex直接优化算法，结合工程实例首先分时段反演了模型中主要的土性参数，研究各参数随时间的变化趋势。然后在此基础上编写了时参反演有限元程序，反演了参数的时间函数。并对软土路基的工后沉降进行预测。实例分析表明。该方法是可行的。     

道路软基路堤的沉降动态控制方法研究

地质勘查及地基处理方案,这两种因素皆会左右施工沉降量的推算.基于此,结合某市政道路软基路堤处理项目,探讨沉降动态控制方法.明确软基地质勘查意义,并针对常见的软基加固方案——括换填法、抛石挤淤法、堆载预压法或水泥搅拌桩进行论述.其中以堆载预压法为例展开分析,对施工方案设计及固结沉降计算两方面内容进行详细介绍,最后提出沉降...     

桩承式路堤在软土地基公路拓宽工程中的应用

桩承式路堤是近年来发展起来的一种有效的控制路堤工后沉降的方法,具有沉降小,施工方便,质量可靠等优点。结合工程实例,简要介绍了桩承式路堤的的特点及设计方法,供工程技术人员参考。     

修正指数曲线法在软土路基沉降预测中的应用

高速公路在设计选线的过程中软土地基工后沉降较大,影响路基的稳定性和路面结构的强度。因此,需要选取合理的软土地基处理方案来提高地基承载力,以减小路基沉降。文中以某高速公路为例,选取修正指数曲线法预测路基的工后沉降,对设计的地基处理方案的实施效果进行评价。     

遗传退火算法在木兰溪防洪工程软基沉降预测中的应用研究

基于自然进化原理的遗传算法是一种解决岩土工程复杂非线性问题十分有前景的方法。然而遗传算法容易陷入局部收敛,对遗传算法进行改进加入退火因子解决了这一问题。软土地基沉降受众多因素的影响,在时序上表现出复杂的非线性特征。针对木兰溪防洪工程的沉降预测问题,运用MATLAB编写模拟遗传退火算法程序进行了预测分析。计算结果与实测资料基本一致,它在全局优化、非线性优化、多参数优化等方面表现出了传统算法无法比拟的优势。     

基于小波降噪与最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测模型

根据沉降数据的特性,以最小二乘支持向量机为核心技术构建预测模型,提出了一种路基沉降预测的新方法。由于测量误差不可避免,沉降数据通常含有噪声,不宜直接进行拟合,因此首先采用小波分析的方法对原始沉降数据进行降噪预处理,然后馈送到最小二乘支持向量机完成沉降预测。最后用某高速公路实测数据进行了实例分析,并与BP神经网络预测结果进行了对比,计算结果表明,小波分析结合支持向量机的模型有较好的预测精度,将该模型应用于公路软基沉降预测是可行的和值得研究的。