湿陷性黄土地区高速铁路路基沉降预警研究

依托郑西高铁客运专线（陕西段）,研究了影响路基沉降的主要因素,确定了沉降监测方案,选取累积沉降量和沉降速率作为预警指标;基于实测沉降数据的统计分析和预测分析,并结合路基工后沉降控制标准,对预警指标进行了三级划分,提出了对应的预警方法;开发了铁路路基沉降监测预警系统。为黄土地区高速铁路路基沉降预警提供参考。     

水泥砂浆桩处理某高速铁路软基沉降变形分析

高速铁路对路基工后沉降提出了严格的要求,某高速铁路路基段存在大范围软土地基,采用水泥砂浆桩进行地基加固处理。通过对地基处理后一年多的路基沉降变形观测分析及预测表明:各观测点的沉降量-时间曲线均已经收敛,路堤荷载作用下路基面沉降已经稳定,沉降板预测最大工后沉降ΔS'为4.8mm,路基面观测桩双曲线法预测路基面最大残余沉降为2.3mm,沉降完成比例St/S∞最小为92.4%,均满足高速铁路沉降控制标准。因此,水泥砂浆桩处理高速铁路软土地基是可行的,可以在较短时间内满足工后沉降的要求。     

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。     

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。     

基于GF-LSTM的铁路边坡位移预测研究

为提高边坡位移预测的精度，提出一种融合Gaussian-filter算法与LSTM预测算法的GF-LSTM混合预测模型，依托某铁路边坡工程监测数据进行验证分析。结果表明：GF-LSTM模型不仅能对原始监测数据集进行预处理，还能提供精准的预测结果；GF-LSTM预测模型可很好地反映边坡位移的上下波动，所得的预测值与实测值整体趋势贴合、相关性极高，R²分别为0.915、0.908，均大于0.900；由降噪前后对比可知：两测点R²分别增加了0.143、0.185，而MAE和MAPE分别降低了0.104与0.874%、0.246与0.755%，表明降噪处理后各测点的预测精度和预测误差得到改善。     

基于RS-SVR的上软下硬地层盾构施工地表沉降预测

为了提高由盾构施工引起的软硬不均地层地表沉降预测的准确性,建立基于粗糙集-支持向量回归（RS-SVR）的地表沉降预测模型,并将该模型应用于实际地铁隧道工程的地表沉降预测中。首先,根据特定地质条件,从几何因素、地层因素和盾构施工因素选取影响地表沉降的条件属性,采用粗糙集理论的Pawlak属性重要度方法删除冗余数据,获取影响地表沉降的最优条件属性集。在此基础上,基于支持向量回归（SVR）建立RS-SVR地表沉降预测模型,并与没有经过属性约简的SVR模型进行对比分析。为了比较不同核函数对SVR模型的影响,RS-SVR和SVR模型分别选取径向基函数（RBF）、Sigmoid函数、Polynomial函数作为核函数对训练样本及测试样本进行回归预测。最后,利用佛山地铁2号线南湖区间上软下硬地层的20组地表沉降监测数据,对该模型予以试算。研究结果表明：将选取的影响地表沉降的12项条件属性约简为包含7项的最优条件属性集,分别为硬层比、黏聚力、内摩擦角、土仓压力、总推力、刀盘扭矩以及掘进时间,地表沉降分类结果与约简前保持一致;同类模型进行横向对比时,RBF作为核函数的RS-SVR模型和SVR模型预测误差分别为5.54%、13.10%,均低于以Sigmoid函数和Polynomial函数作为核函数时的预测误差;以同种核函数进行纵向对比时,RS-SVR模型预测误差分别为5.54%、11.48%、13.26%,均低于SVR模型预测误差的13.10%、15.71%、19.68%。     

路基沉降预测的非等间隔Asaoka法

路基沉降预测对于确保高速铁路无砟轨道结构铺设质量非常重要。《客运专线铁路无砟轨道铺设条件评估技术指南》中推荐的沉降预测方法对沉降观测数据时间间隔的要求并不一样。其中，Asaoka公式是根据一维固结问题推导得出，具有明确的物理意义，但需要沉降观测数据为等时间间隔数据。根据微分变差分原理，采用前向差分和后向差分推导出了非等间隔Asaoka法。工程实例应用结果显示非等间隔Asaoka法具有较好的预测效果，可以直接应用于非等间隔沉降数据，避免了Asaoka方法在应用中存在的问题。     

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。     

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。     

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。     

基于GIS的路基沉降监测数据三维分析

应用GIS软件ArcMap中的三维分析模块对路基沉降监测数据进行综合处理和分析,建立了路基沉降曲线图和沉降三维模拟图.用ArcMap生成的沉降曲线图比传统方法更快捷、准确,并可以用来分析路面裂缝和路基沉降的关系.     

盾构隧道下穿高速铁路路基沉降控制标准研究

为了合理制定隧道下穿高速铁路的变形控制标准，采用现场调研和统计分析等方法，对高速铁路轨道、扣件及路基的相互作用关系开展研究，提出高速铁路路基沉降控制标准的制定方法。研究结果表明： 1）轨道最大可允许变形由下穿点轨道扣件的最大可调整量、当前已用调整量和当前平顺度等数据确定； 2）轨道变形控制标准根据下穿点周边环境及列车实际运行速度选取合适的安全系数，在最大可允许变形量的基础上进行折减； 3）路基变形控制标准根据路基与轨道变形的相互关系确定。提出的轨道变形控制标准适用于高速铁路无砟轨道，路基变形控制标准适用于土质地层盾构隧道引起的路基变形。     

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。     

神经网络在填石路基沉降预测中的应用

应用BP神经网络对填石路基沉降进行预测.建立BP趋势提取模型,用以代替常规BP算法中使用三次样条曲线插值的预处理方法,从而使BP预测模型能克服数据波动带来的干扰,大大提高了BP神经网络预测模型的预测效果.     

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。     

桩板复合地基对高速铁路路基沉降影响分析

以沪宁城际铁路客运专线为背景,在实测数据的基础上,通过预测计算分析,证明了桩板复合地基能有效地降低高速铁路无砟轨道路基结构的沉降,使其工后沉降量满足扣件的调整需要和线路竖曲线圆顺的要求,为正在建设的客运专线提供技术支持。     

软土路基沉降与稳定监测异常数据的判别分析

鉴于分析与判断软土路基沉降与稳定监测异常数据的重要性,对软土路基沉降与稳定监测异常数据的成因进行了分析,提出了综合应用监测指标、监控预报模型、监测关系曲线作为判断路基沉降与稳定监测异常数据的评判准则,并利用相邻监测点间存在的关联性及监测点的时序性判别异常监测数据,为软土路基沉降与稳定监测提供了有效的数据分析方法。     

京沪高铁CFG桩复合地基上填方路基沉降预测研究

以京沪高速铁路京徐段（K01+450~K04+786.04）CFG桩复合地基上填方路基工程为依托，基于改进指数曲线法，在路基沉降观测数据的基础上，对该段路基沉降进行了预测分析。结果表明:在该区段内对沉降量级小、相对波动大的高铁路基沉降数据，结合三点法求解的指数曲线法拟合及预测具有很好的适用性；数据的初始时间点选取在路基填筑完成之后，选择2个月及以上作为时间间隔，有利于提高沉降预测的精度。     

粉喷桩复合路基的沉降特性与预测技术试验研究

结合高速公路试验段的现场监测结果分析，探讨粉喷桩复合地基的沉降规律及沉降预测方法。试验研究的结果表明：粉喷桩复合地基具有工后沉降小、沉降量收敛速度快等优点；在预压期粉喷桩复合路基沉降与桩身压缩性成比例；分层总和法用于预测粉喷桩路基沉降量，效果不理想；双曲线法和灰色GM（1，1）模型比较适合用于粉喷桩复合路基沉降预测。而三点法则不适宜。     

软土路基固结沉降变形规律有限元分析

在分析高速公路软土路基固结变形机理基础上,采用有限元软件MIDAS- GTS建立数值计算模型,结合实测数据,对分步填筑高度下的软土路基固结沉降变形规律进行了初步分析.结果表明:在路基分步填筑过程中,填土加载引起内部孔隙急剧变化,水体流失产生附加应力导致路基沉降；随着分层填方高度的增大,路基沉降量也随之增大；采用旋喷桩对...