高速公路路基沉降预测方法综述及应用

本文综述了根据实测资料预测高速公路路基沉降量的方法，并结合宁启高速公路通海段的实测沉降资料，采用泊松曲线模型和灰色模型进行了预测，并与实测结果进行了对比和分析，得出一些结论和建议。     

基于自适应灰色模型的高速公路路基沉降预测

自适应灰色模型理论正确、精度合格,能够满足实际工程应用,将自适应灰色理论模型应用于高速公路地基的沉降预测同时用MATLAB编制自适应灰色模型预测程序,可以使应用该模型进行预测变得简便易行且方便移植。     

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...     

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。     

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。     

GM（1，1）模型在路基沉降预测中的应用

灰色模型法计算工作量小,精度高,基于灰色理论的灰色模型在公路路基沉降预测中得到了普遍的应用。以工程实际沉降观测数据为基础,建立GM（1,1）灰色模型,对模型的预测结果进行了分析,由此证实GM（1,1）灰色模型在路基沉降预测中具有可行性。     

基于改进灰色Markov模型的建筑物沉降量预测

为了对地铁车站深基坑施工过程引起的周边建筑物沉降进行预警,利用改进的灰色Markov模型,预测地铁车站施工过程中周边建筑物的沉降量。首先,基于实测数据,采用改进的灰色模型对建筑物沉降趋势进行预测;其次,将实测数据与预测数据的相对误差作为Markov误差修正的初始数据序列,进行状态区间划分并结合Markov转移概率矩阵和误差修正公式对预测数据进行修正,确定最终预测值;最后,基于小误差概率、后验差比值和相对误差分析,对改进后的灰色Markov模型与改进的灰色模型的预测精度进行对比分析与评价。研究结果表明：与改进的灰色模型相比,改进的灰色Markov模型预测的相对误差从4.2%降到2.1%。     

软土地基沉降预测模型的对比研究

分析了指数曲线预测模型与双曲线预测模型。基于某实体工程的观测数据,分别采用指数曲线和双曲线进行了永久性土基沉降预测。结果表明,指数曲线预测结果相对保守;通过对截面的沉降预测表明,两种模型的后期预测结果存在较大差异,但预测的稳定性差别不大。     

基于实测数据软土地基沉降预测方法的比较

考虑到软土的复杂性和各种沉降理论计算方法的局限性,利用有限的沉降实测数据,选取合理的模型及方法来预测软基的沉降。以深圳盐田港西港区纳泥塘地区软基沉降预测为例,采用了BP向前型网络模型和Elman反馈型网络模型两种不同的神经网络建模法,通过高度非线性的曲线拟合,推求工程后期沉降(包括最终沉降),并与曲线拟合法中的双曲线法、指数曲线法、泊松曲线法及 Asaoka 法对比,对拟合预测结果进行检验,使其具有统一的量化标准。对比结果表明：BP神经网络模型和双曲线法的预测效果最好,适用于本工程的沉降预测。     

带时间矩阵的灰色模型在沉降预测中的应用

灰色模型一般应用于等时长的数据预测,而对非等时长的数据预测,则需通过拉格朗日插值等方法进行修正,因而有一定的误差。考虑将时间矩阵加入公式,采用推导的公式对高速公路路基沉降进行拟合预测,证明了该方法有较高的预测精度,具有一定的实用价值。     

用离心模型试验研究高填方地基沉降

以西南地区某机场为工程背景，利用离心模型试验系统研究了高填方地基的变形特性．结果表明，对于试验所用土体，高填方地基的沉降特征为“沉降大，压实快”，沉降主要发生在施工期间，施工后沉降小于总沉降的10％．     

黄土路堤沉降特性与工后沉降预测模型分析

阐述了黄土的分布与性质,对黄土路堤沉降的机理及原因进行了分析.分析比较了基于实测资料预测黄土路堤工后沉降值的实用模型,包括指数模型,幂函数模型,双曲线模型.以指数模型为例,根据已建成某大坝实测数据,确定了预测模型的参数.     

GM（1，1）灰色模型与土工离心试验联合推算路堤沉降

以灰色系统理论为基础,将高路堤沉降过程看成一个灰色系统,建立适合高路堤沉降预测的GM(1,1)沉降预估模型及其残差模型,将某高速公路的已知观测数据代入GM(1,1)模型,推算该观测点的最终沉降。同时,在室内进行土工离心模型试验,将试验结果与灰色模型得到的预测结果进行对比分析,表明预测精度良好。     

高速公路路基沉降的快速预测方法

高速公路沉降控制的关键是在填筑期末能够及时准确地预测预压路基的沉降,包括欠载、等载或超载预压路段在预压期以及（卸载后）路面施工期和通车后的沉降、速率过程。基于太沙基理论和线弹性假设,提出了一种不需要具备荷载稳定期观测资料。可以及时快速进行沉降预测的方法。研究了多级荷载作用下考虑卸载与回弹的沉降预测模型．探讨了荷载稳定期内速率衰减特性、卸载前后速率变化规律。结合工程实例,讨论了动态反演的实施方法．验证了快速预测方法的可行性、适用性和合理性。     

灰色理论模型在软基沉降预测应用中准确性探讨

采用两组不同监测数据建立非等时距GM(1,1)模型,引入平均相对误差与灰色关联度两个指标,为精度检验分级提供更多参考依据。     

基于LS-SVM的基坑周边地表沉降预测模型

针对神经网络用于基坑变形预测存在结构难确定、训练易陷入局部最优及易过学习等问题,以已有的周边地表沉降为样本,利用最小二乘支持向量机（LS—SVM）建立基坑地表沉降预测模型,应用网格搜索算法优化模型参数,时基坑周边地表沉降进行连续滚动的多步预测。实例分析结果表明,LS—SVM用于基坑周边地表沉降预测效果较好,具有所需数据少、推广能力强等优点。     

浅谈基于随机模型的隧道施工引起地面沉降的小波分析

目前预测隧道施工引起的地面随时间变化的沉降过程的方法有一定的局限性,这种局限性是由于测量误差的存在而引起的。在这项研究中,研究的方法是用数据建立一个随机模型的时间序列,而测量误差被作为是一个按正态分布的随机序列。另外,按正态性检验和方差分析的方法,被用来验证沉降数据过滤部分的特性与测量数据的误差是否是一致的。这样,当采用离散小波变换时,就可以确定小波基及分解水平的最佳选择。利用一个工程实例去验证了这种假设,并证明了这种方法的可行性。     

应用拱顶沉降监测技术预报软弱围岩隧道突泥突水

在隧道软弱岩层中存在具有一定压力的水体会使周边围岩产生变形,因此可通过监测临近掌子面的拱顶位移速率来推测前方是否可能发生突水突泥。具体过程为通过统计已有测量的拱顶下沉速率量与突水突泥的事件发生的相关度,得出一个阈值。然后,根据这个阈值来推测前方是否可能发生突泥突水。石林软岩隧道的应用实例说明此方法具体可行,为超前地质预报提供了一个新的途径。