BP神经网络在复合地基沉降建模中的应用

本文简要介绍了利用BP神经网络建立复合地基沉降模型的方法,建立了基于BP神经网络的复合地基综合荷载与沉降关系的数学模型,以及沉降、单桩和桩间土荷载与综合荷载关系的数学模型。从模型预测结果来看,基于BP神经网络的复合地基沉降模型是比较符合实际的。

星载SAR干涉技术软基工程沉降监测与建模分析

软土地基处理过程中会导致地面沉降,在处理完成之后由于荷载变化及时间推移还可能进一步导致地面沉降,因此对地基的监测至关重要。传统监测方法费时费力,干涉合成孔径雷达(InSAR)技术则可以提供精确和空间密集的形变信息。以台州东部某软基工程为例,使用Sentinel-1A升轨SAR影像确定时空变形,并获取当地实测数据,建立形变模型,分析及预测研究区域的形变规律。结果表明,该区域都发生了不同程度的形变,防波堤内测沉降最大,雷达视线向最大变形量达到300mm以上。将模型的预测结果与InSAR方法处理结果进行对比,得到RMSE为9mm/yr,相关系数为0.99,说明InSAR方法在软基工程形变监测及预测分析中可以达到厘米级的精度。

基于神经网络的粉喷单桩荷载——沉降关系建模

探讨了神经网络在粉喷单桩荷载－－沉降关系建模中的应用，针对较少的信息，提出了区间映射构造样本模式的方法，通过实例，与其它多个模型进行对比，验证了所建模型的有效性。