基于多元线性回归的高速公路路基沉降量预测研究

公路路基沉降是公路建筑工程中的重要问题,而路基沉降与相关因素也存在着线性、非线性的关系。因此,对基于多元线性回归的高速公路路基沉降量进行预测研究。首先,通过计算公路路基沉降的粒子群数值,对路基粒子群沉降数值进行归一化处理,创建多元线性回归的路基沉降量预测模型,实现多元线性回归的路基沉降量预测四部分的分析;再对多元线性回归高速公路路基沉降量的预测方法进行设计。通过对这种方法进行测试,验证与其相关的科学性、合理性,以此提升高速公路路基沉降量预测的相关精准度。

基于灰色预测GM(1,1)模型对桥梁SPS支架沉降量预测分析

桥梁支架法(尤其是SPS少支架体系)其施工过程中的沉降问题关系到施工安全,支架的沉降量变化情况是一个受多种维度、多种因素影响的复杂关系量,属于典型的灰色系统,常常缺少足够的白色信息进而很确定模型的参数,也很难实现预测。将灰色理论模型应用于支架沉降指标预测中,对于评价支架安全、掌握变形趋势并提前决策具有重要意义。本文介绍了灰色系统理论以及GM(1,1) 预测模型的建模方法,同时基于灰色系统理论的原理,以昆明市某工程桥梁支架法施工过程中的SPS支架沉降监测数据为依托,进行相关建模分析,利用GM(1,1)模型对SPS支架沉降进行了模拟和预测,将预测数据与实测数据进行了对比以及误差分析。同时检验相对误差、后验差、小误差概率等指标,相关分析成果可为后续该类桥梁支架使用过程中的沉降指标预测提供参考。

隧道盾构施工地表沉降量预测方法研究

隧道盾构施工地表沉降量变化具有不规则性,导致地表沉降量预测难度增加.为了获得更为准确的沉降量预测值,设计一种隧道盾构施工地表沉降量预测方法.从横向沉降和纵向沉降出发分析隧道盾构施工地表沉降变化趋势,根据沉降变化趋势与盾构施工样本矩阵得到协方差系数,并对其进行降维处理;将处理后的样本数据输入隧道盾构施工地表沉降量预测模型,得到预测结果.通过与三种传统预测方法的对比试验,表明本文预测方法的决定系数在0.8~1.0,隧道盾构施工地表沉降量预测的均方根误差在0.05~0.15,平均绝对误差在0.05~0.07,预测精准均高于三种传统方法,可以应用于隧道盾构施工地表沉降量的预测.

模糊神经网络在复合地基沉降量预测中的应用

复合地基后期沉降变形对于建筑物设计及安全具有重要意义,针对通过长期沉降观测以得到复合地基的最终沉降需要耗费较多资源的问题,提出了一种基于模糊神经网络的预测方法.该方法考虑沉降变化过程有较大的随机性和模糊性,直接将样本数据进行模糊化,所得的模糊数代表了样本点集与控制点集中各分量之间的相关度,并依此建立模糊BP神经网络进行学习和估算.实验结果表明了该方法对沉降进行预测是可行与有效的,且在相对误差的有效控制方面优于BP网络方法与灰色方法.

模袋砂堤防沉降量预测的分数阶灰色模型

为获得更优的模袋砂堤防沉降预测结果,基于灰色模型,提出一种分数阶灰色模型。运用MATLAB语言编写了相关程序,实现微分阶次到分数阶的改变,并运用该模型对模袋砂滩涂围垦测试的沉降结果进行实例分析。分数阶灰色模型与灰色Verhulst模型、残差GM模型、GM(1,1)模型对比分析表明:(a)分数阶灰色模型预测结果更精确,其不仅具有GM(1,1)模型前期预测效果好的优点,而且具有灰色Verhulst模型后期预测效果好的优点;(b)分数阶灰色模型的中长期预测结果稳定性比残差GM模型好。

软弱地基上满堂式支架施工与地基沉降量预估方法探索现状

软土地基上的满堂支架施工与地基沉降量预测问题始终受到工程界的高度重视,是亟待解决的重要问题之一。软土地基沉降量的准确性与满堂支架的安全性、适用性以及修筑过程中的经济性和施工进度密切相关。现场用的满堂支架施工方法与软土地基沉降量预测方法都有各自的优势,但也都存在无法避免的弊端。因此,针对软土地基的满堂支架施工与地基沉降量预测问题展开进一步的探究是非常关键的。

基于MATLAB和BP网络的公路软基沉降量预测模型

人工神经网络具有强大的非线性映射能力,文章利用BP神经网络建立了公路软土地基沉降量预测模型,并用MATLAB人工神经网络工具箱进行了实现。根据实测资料,对此预测模型进行训练和预测,试验表明,预测模型具有较好的预测精度,操作简单,具有广阔的工程应用前景。

基于粒子群优化反向传播神经网络的铁路路基沉降量预测

铁路路基沉降规律复杂、沉降量难以预测,因此提出一种粒子群优化反向传播神经网络的路基沉降量预测模型。传统神经网络建模时存在收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足。因此,通过粒子群算法修正网络的初始权/阈值,提高全局收敛性,建立基于粒子群优化的反向传播神经网络预测模型。通过对宝中线实测数据进行仿真实验,结果显示:经粒子群优化的神经网络可避免局部极小问题,加快网络收敛速度,提高了对铁路路基沉降量的预测精度。

基于灰色支持向量机残差修正模型的地面沉降量预测

沉降现象在各地区普遍发生,地面沉降量预测越来越受到重视。本文通过结合灰色(GM(1,1))预测模型和支持向量机(SVM)模型各自的优点,建立灰色支持向量机(GM(1,1)-SVM)残差修正模型,在突出时间序列发展趋势影响的同时降低序列中异常值的消极作用。以某高层建筑的18次地面沉降量数据为实例,检验GM(1,1)-SVM模型的预测效果。结果表明:相对单一的GM(1,1)沉降量预测模型,GM(1,1)-SVM模型相对误差小,预测精度高,对地面沉降量预测有一定指导意义。

陆域吹填段地面沉降及管道应力响应特征研究

沿海地区陆域吹填段易发生不均匀沉降,软土地基上敷设管道易发生应力集中进而引发事故。基于有限元法建立天津南港工业园区三维沉降模型,使用固体力学方程以及摩尔—库仑准则表征管土相互作用机制,对地面沉降情况以及新管道敷设和投产时管道的应力响应特征进行研究。研究结果表明,人工填海区域的不均匀沉降程度与填土物性以及海相沉积层表面不平整的天然泥面具有显著的相关性。新管道投产后,已建管道顶部及底部应力下降了约2 MPa,但相邻侧等效应力增长了约4.5 MPa,并行敷设管道的相邻一侧管壁所受的应力较大。研究结果有助于认清研究区域沉降趋势,为软土地基管道应力监测方案制定提供了科学依据。

最小二乘支持向量机在沉降量预测中的应用

高层建筑物的地基沉降量是高层建筑物安全的一个重要指标,根据已有的观测数据对未来的沉降量进行观测可以有效预防灾害的发生。由于沉降量是一个复杂的非线性过程,采用非线性预测方法是一种可行有效的方法。本文将最小二乘支持向量机应用于高层建筑物地基沉降量的预测,对参数分别用交叉验证和遗传算法进行了优化。经过实例验证,最小二乘支持向量机应用于沉降量的预测是可行的,并且遗传算法优化的最小二乘支持向量机的预测沉降量精度更优。

高速铁路路基沉降量预测的几个典型方法

高速铁路路基沉降控制是高速铁路设计和施工中所要考虑的主控因素,所以在大规模施工前,均应进行路基沉降观测,结合沉降观测数据进行路基沉降量预测。而路基沉降预测常用方法涉及多个学科和领域的交叉运用,本文深入浅出的介绍了对高速铁路路基沉降预测的几个典型方法,主要有曲线法、灰色系统法、BP神经网络法和遗传算法。

高填方路基沉降量预测综述及数值模拟

近年来随着公路工程的高速发展,在筑路过程中经常需要对路基进行高填方工程。高填方工程的质量好坏直接影响了公路的质量,为保证公路的质量,防止路基沉降变形过大,需要对高填方工程的沉降量进行预测。本文针对国内各个学者对于高填方沉降量预测方法进行了一些归纳总结,其研究结果在实际工程应用中具有一定的指导作用,并利用Midas GTS NX有限元软件建立模型对高填方沉降量进行模拟计算。

堆载预压法处理软土地基沉降量预测探讨

软土地基沉降是影响工程安全程度与质量高低的重要因素。因此,在现代工程建设中,有必要对软基处理工艺进行探讨,为实现沉降量的有效控制提供理论参考。堆载预压法是一种比较实用的软基处理法,但在具体应用中,如何通过有效的沉降量预测确定最佳施工参数却是一个比较突出的难题。本文以某民用机场工程为例,对堆载预压法在软基处理中的沉降量预测进行了分析。

拼宽路基沉降预测以及质量控制因素

随着交通的快速发展,早期的道路使用年限太长,原有道路的设计通行量以及路况不能满足现行交通的需求,需要对原有道路进行翻修以及拓宽,以缓解日益增长的交通压力。采用拼宽路基的方式对道路进行拓建,为保证拓宽后道路的质量,防止新路基与旧路基之间产生过大的不均匀沉降而出现裂缝危害交通安全。本文针对国内外众多学者对路基沉降量预测的研究以及对不同填筑材料对拼宽路基不均匀沉降的影响进行归纳总结,对拼宽路基施工具有一定的指导作用。

基于ABAQUS数值模拟对沿海软基码头沉降量预测分析

沿海区域地质多为冲积层或海相淤泥质层,作为工程地基时必须进行加固措施才能满足承载力要求,同时在施工期应进行沉降预测,确定沉降值是否满足工程要求。针对软土地基沉降预测影响因素多、误差大、技术手段相对复杂的情况,本文以温州乐清湾某码头作为实例工程,借助ABAQUS有限元软件进行建模分析,对码头最终沉降量进行预测模拟。经工程施工后沉降实际测量值对比,本次模拟最大误差为9.16%,平均误差为4.25%,预测精度较高。

指数平滑法在公路软土地基沉降预测中的应用

运用指数平滑法分析计算公路软土地基沉降量,并对下一时间段的沉降量进行预测。结合哈尔滨绕城高速公路西段软基沉降观测数据,证明了指数平滑法预测软基沉降量的实用性。

运用GM(1,1)模型预测高填土河堤的沉降研究

采用灰色理论中的GM( 1 ,1 )模型对修河高填土河堤分别在填土期和静载期的沉降量进行了预测 ,通过同实测值的比较 ,证明灰色理论运用于高填土工程中的沉降预测是可行的 ,在实际运用中应不断代入最新的实测数据 。

基于区间理论的粘性土降水沉降预测风险评价

工程应用表明,基于概率理论的风险分析模型并不是十分理想的模型,因为它需要有足够的原始数据来描述不确定参数的概率特征.本文基于粘性土降水沉降量计算参数符合区间分析的特点,采用区间理论建立风险评价模型和满足不同需要的两个风险评价指标.通过举例分析,验证了风险评价模型和指标的客观性和可操作性,为岩土工程计算结果的风险评价提供了一种新方法.

基于灰色Verhulst模型的公路路基沉降预测研究

结合公路软土路基沉降监测数据，本文研究了灰色Verhulst模型和双曲线模型在公路路基沉降预测中的应用，建立了任意时间间隔的灰色Verhulst模型。计算得出了灰色Verhulst模型和双曲线模型对公路路基沉降量预测结果，并与监测结果进行比较，结果表明灰色模型的预测沉降量与实际沉降量更接近，精度更高，更能满足工程需要。