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981.
研究了湿排低钙粉煤灰的含水量、水泥用量与水泥稳定低钙灰作半刚性基层材料的强度之间的关系,设计了强度预测方法。该方法在考虑了室内与现场试验原材料含水量差异的基础上,通过给定水泥用量、实测压实混合料含水量和干密度,能够准确迅速地预测出压实混合料的强度。 相似文献
982.
983.
在分析了传统GM(1,1)模型和无偏灰色预测模型的基础上提出了无偏等维新息预测模型,通过运算得出最佳预测值以及预测的最佳维数区,并采用后验差方法对模型的精度进行检验。通过对某高速公路实测沉降数据的分析,证明该模型样本需求量小、计算简单、能动态地反映出实测数据的内在规律,并使预测精度得到有效的提高。证明了将无偏等维新息模型用于预测高速公路路堤沉降量的可行性,在实际运用过程中,为了获得更加准确的结果应不断带入新近的实测数据。 相似文献
984.
基于指数平滑技术的灰色沉降预测模型及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
GM(1,1)模型是沉降预测中应用较为广泛的模型之一,在实际应用当中发现其预测效果有时候较差甚至完全失效。将指数平滑技术引入到灰色预测模型中,该方法既充分利用了观测序列中的有用信息,又大大减少其随机性,将平均斜率法对灰色模型的背景值计算方法进行了改进,将原始观测数据序列变换成规律性强的呈指数变化的序列。某公路试验段实测沉降数据计算表明,新方法有满意的拟合和预测效果,为提高建模精度提供了新的途径。 相似文献
985.
986.
基于遗传算法和神经网络的高路堤沉降预测研究 总被引:1,自引:1,他引:1
依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料,运用遗传算法和人工神经网络构造了预测路基沉降的等时距遗传神经网络模型, 并且对该网络进行了训练以及仿真,对预测结果运用3次样条插值可得到预测时间段内的任一时刻沉降结果,通过和实测沉降结果对比可知遗传神经网络比人工神经网络节省大量的调试时间和计算时间,而且其预测精度优于BP算法和指数拟合方法,显示其明显的优越性. 相似文献
987.
边坡位移预测的混沌时间序列分析方法应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
把混沌时间序列理论引入到边坡工程研究中,运用边坡位移时间序列的最大Lyapunov指数预测边坡的变形破坏,建立了预测模型,并结合工程实例进行边坡位移预测,取得了较好的预测效果。 相似文献
988.
路侧事故预测模型的统计分析方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了泊松分布、负二项分布、零堆积泊松和零堆积负二项4种概率分布形式及模型的评价和检验。并介绍了确定模型中单个变量对路侧事故边际影响弹性分析方法。为道路设计人员和养护人员针对路侧隐患设施给出量化的整改方案,并对各改善措施进行经济评价提供理论依据。 相似文献
989.
分析了传统BP算法的不足,利用相关分析法筛选出公路工程主材价格的主要影响因素;在确定BP神经网络结构及选取训练函数的基础上,建立了基于改进BP神经网络算法的公路工程主材价格预测模型,并结合合肥市石屑价格预测的实例,利用建立的预测模型,采用BP传统算法及附加动量法、自适应学习速率法、两者相结合法等3种改进算法分别预测了合肥市2个季度的石屑价格,并将预测结果进行对比,分析了不同BP算法预测结果之间的差异。结果表明,使用改进的BP神经网络算法进行公路工程主材价格预测,可以将预测误差控制在6%以内,并减少95%左右的训练步数。同时采用自适应学习速率和附加动量改进BP网络的方法相对最有效。 相似文献
990.
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 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献