高速公路軟土路基工后沉降預測方法研究.pdf

1、近幾十年來，國內(nèi)外許多學者對高速公路軟土路基沉降預測方法開展了大量的研究工作，并取得了一定的成果。但是由于軟土自身工程特性以及沉降情況極為復雜等原因，所得工后沉降預測結(jié)果與實測沉降值之間存在較大差異，預測精度較差。因此，需要對軟土路基沉降預測方法作進一步的研究。 本文選擇YJ高速公路CS段六個典型斷面的實測沉降數(shù)據(jù)作為研究對象，應用傳統(tǒng)方法對實測沉降過程進行預測分析。在實際工程中發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)方法的預測精度較低。 文中對神經(jīng)

2、網(wǎng)絡(luò)BP算法做出一些改進，給出將附加動量法和自適應學習率法相結(jié)合的算法，以此來改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。通過工程實例表明，應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進算法預測工后沉降是可行的，對BP算法作出的改進也收到了成效，預測精度較傳統(tǒng)的預測方法得到了提高。 提出了一種新穎的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型，其構(gòu)造模式為5×N×1，構(gòu)造函數(shù)為y=f(x<,1>，x<,2>，x<,3>，x<,4>，x<,5>)。其中輸入層的五個輸入矢量分別代表連續(xù)的兩個時刻點的時間參

3、數(shù)、沉降量參數(shù)以及第三個時刻點的時間參數(shù)，通過此模型函數(shù)可求得第三個時刻點的沉降量。通過實踐表明，所提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造模型較為獨特，解決問題的效果也很好，預測精度較高。并且隨著學習樣本的不斷補充，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測精度將進一步得到提高。 最后，比較分析了傳統(tǒng)預測方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP改進算法的預測結(jié)果，發(fā)現(xiàn)在軟土路基沉降預測方面，傳統(tǒng)方法精度較差，與實際沉降偏差較大，而采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP改進算法得到的預測值與實測值較為接近，計算精度