人工神经网络在预测高速公路路基沉降中应用

用人工神经网络预测高速公路软土地基的最终沉降——采用人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力，提出基于人工神经网络的高速公路软土地基最终沉降量的预测新方法。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各种人为因素的干扰，所建立的模型...

为了预测高速公路路基最终沉降量,首先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.结合成都-南充高速公路沉降实测资料及其它文献中大量路基沉降资料,利用bp神经网络预测了其各自最终沉降量.通过检验样本验证,预测精度较高,能够满足实际需要.并对bp神经网络在公路建设中的应用提出了一些注意事项.

对高速公路路基沉降病害的产生原因进行分析,提出相应的高速公路路基沉降病害的处理方式,为高速公路路基沉降病害的处理提供一些建议。

借助人工神经网络模型,建立了可依据现场量测信息对软基路堤沉降量随时间而发展的过程进行动态预报的分析方法。其要点是:建立公路软基沉降预测的神经网络结构,并将前期沉降观测值作为样本,通过神经网络结构的训练寻求沉降及其主要影响因素的内在关系,据以预测后期沉降量

介绍了高速公路路基沉降预测的几种常用方法,对每一种方法的优缺点、使用范围和相关原理做了比较,建议在进行高速公路路基沉降预测时要根据不同的地质条件和设计要求,提高路基沉降预测的精确度,保证路基的施工质量。

介绍了高速公路路基沉降预测的几种常用方法,对每一种方法的优缺点、使用范围和相关原理做了比较,建议在进行高速公路路基沉降预测时要根据不同的地质条件和设计要求,提高路基沉降预测的精确度,保证路基的施工质量.

遗传神经网络预测路基沉降——利用人工神经网络能够处理大量信息能力的优势和遗传算法具有全局优化搜索的特点结合起来，形成基于遗传算法的人工神经网络，称之为遗传神经网络。这样的人工神经网络避免了在学习过程中陷入局部最优解。把它用于岩土工程领域，通过...

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。

针对传统bp神经网络存在的缺点,提出基于遗传优化的变梯度反向传播的bp神经网络预测方法,采用遗传算法优化bp神经网络的初始权重,建立路基沉降预测模型。该模型可克服bp神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统bp神经网络预测模型对比,结果表明改进的bp神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜于广泛推广应用。

针对传统的bp神经网络存在的缺点,提出了用附加动量法、自适应学习速率和l-m优化算法等几种算法进行优化。通过对比分析,证明了采用l-m优化和附加动量因子算法相结合取得了最优的预测效果。该方法克服了bp神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与传统的bp神经网络预测模型对比,预测结果表明改进的bp神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。

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...

为分析路基的沉降变形规律,采用人工神经网络对软基路基的沉降进行了预测,通过matlab建立了人工神经网络模型,同时与实际检测结果对比验证模型的准确性,对比结果表明该方法具有较高精度。

西南财经大学天府学院 2015届 本科毕业论文（设计） 论文题目：公路路基沉降分析 —以共玉高速公路为例 学生姓名：冯文平 所在学院：西南财经大学天府学院 专业：工程造价 学号：41102731 指导教师： 二○一五年三月 西南财经大学天府学院公路路基沉降分析—以共玉高速公路为例 西南财经大学天府学院 本科毕业论文（设计）原创性及知识产权声明 本人郑重声明：所呈交的毕业论文（设计）是本人在导师的指导 下取得的成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体， 均已在文中以明确方式标明。因本毕业论文（设计）引起的法律结果 完全由本人承担。 本毕业论文（设计）成果归西南财经大学天府学院所有。 特此声明。 毕业论文（设计）作者签名： 作者专业： 作者学号： ____年__月日 西南财经大学天府学院公路路基沉降分析

我国高速公路通行里程每年都在不断增加，但是高速公路病害也较为常见，很多病害的真正原因是因为路基的沉降引起的，所以为了能够保障高速公路的质量就需要做好公路的路基沉降处理，路基沉降原因较多，主要是跟土质和当地地质气候特点有很大关系，所以只有结合当地特点才能选择有效的路基沉降控制处理办法。

高速公路路基沉降计算探讨 【论文关键词】高速公路；路基沉降；沉降计算 【论文摘要】在高速公路软土地基路段的建设过程中，考虑到软土地 基的复杂性，为了控制施工进度，指导后期的施工组织与安排，如何 正确计算路基的工后沉降是一个重要问题，本文介绍了用于路基沉降 计算的常用方法和一些新方法，并对它们的优缺点进行了剖析，同时 对各种方法的计算结果与实际情况作了比较，为准确计算路基的沉降 量提供了方法上的参考。 1．前言 在公路施工过程中，为了控制施工进度，指导后期的施工组织与 安排，同时保证路基的稳定与适用，需要对路基的最终沉降量进行计 算预测。高速公路对地基要求甚高，为了实现其“安全、舒适、高速” 的服务目的，在使用年限内不应出现较大的工后沉降，同时还应避免 不均匀沉降的发生。随着我国“五纵七横”高速公路网的全面展开，高 填方路堤和软土路基也越来越多，如何准确地预测它们

文章介绍了路基沉降监测常用测试方法及工作原理,并对比分析了各自的优缺点。通过现场试验,重点介绍两种不同的监测手段,进行路基沉降监测,根据试验实测的数据进行沉降分析,得到了部分沉降规律。

文章介绍了高速公路沉降观测的目的和观测点的布置,提出了沉降观测的精度要求和要注意的问题。

高速公路路基沉降量的预测不仅关系着高速公路的施工质量与服务水平,同时对高速公路的行车安全也有重要影响.根据路基沉降量的实测资料,通过多种灰色预测模型对路基沉降量进行了数据规律分析及精度对比,选取了最优的灰色预测模型对路基最终沉降量进行预测.为路基稳定性的评价与路基沉降的控制应对提供了参考.

高速公路路基沉降观测及预测方法——随着目前公路交通量的急剧上升，不少早期双向四车道的高速公路已不能满足日益增长的交通运输量的需求，部分高速公路面临着改建、扩建、提升路面等级等问题。如何控制扩建工程施工中新、老路基间的差异沉降，沉降观测工作不可...

以张桑高速公路3个典型路基断面实测数据为研究对象,采用灰色gm(1,1)、verhulst和非等时距ugm(1,1)三种模型对各断面的沉降数据进行了拟合及预测,根据计算结果确定了各阶段最适宜的预测模型并利用该模型对各断面的工后沉降进行了预测。结果表明,verhulst灰色模型模拟和预测精度更高,适用于路基断面的中长期沉降预测,预测结果可为路基施工提供参考。

采用人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出基于改进的bp神经网络预测盐淮高速公路的路基的沉降。利用实测沉降资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高、预测的沉降量误差小。

软土路基沉降系数的人工神经网络方法——在综合分析软土地基沉降系数影响因素的基础上，应用人工神经网络方法建立了软土地基沉降系数的计算模型，通过典型工程实例的数据进行训练和检验，计算结果表明，用人工神经网络方法来计算软土路基沉降系数结果准确可靠，...