基于神经网络的高速公路软基沉降分析

简述了高速公路软基沉降观测的目的和意义。介绍了工后沉降的预测方法。其后，简述了BP神经网络的基本概念。论文提出了基于神经网络的高速公路工后沉降预报方法。结合江苏省某高速公路现场监测资料，进行了实例分析，说明此方法是可行的和有效的。它对提高高速公路建设质量具有十分重要的现实意义。     

软基沉降观测及其数据处理方法

简述了高速公路软基沉降观测及其数据处理的目的和意义；介绍了沉降观测的布点原则；提出了高速公路软基沉降观测的技术要求；介绍了基于VB的高速公路软基沉降观测数据处理软件；在实际工程中，由于种种原因，会造成沉降观测数据不连续。本文就沉降观测数据不连续时的沉降量估算提出了三种处理方法，在实际工程应用中起到了较大的作用。     

高速公路软土路基沉降预测方法研究

高速公路是国家路网的重要组成部分,随着"一带一路"政策的提出,高速公路的修建及维护变得越来越重要。截至2017年底,我国高速公路里程累计约13.1万千米,居于世界前列。软土路基是一种特殊的路基,其主要特点是压缩性高、含水量大、天然强度低和渗透性差,主要分布于江、河、湖、海沿岸以及多雨的山间洼地等地区,修筑的高速公路如果穿过软土地区,其路基的沉降持续时间更长,变形速率更快,严重影响路面的平顺和稳定,需要进行更加严格的沉降观测和精度更高的沉降预测模型。本文以哈尔滨至牡丹江高速公路(简称哈牡高速)为研究对象,实地采集沉降观测数据,将常用的沉降预测模型结果与组合预测模型结果进行对比分析,证明组合预测的方法具有一定的优势,结论对东北地区软土路基高速公路的沉降预测具有一定的参考价值。     

基于时间序列法的高速公路沉降预测

公路的不均匀沉降会对车辆运行带来极大的安全隐患,高速公路沉降观测和预测是保障高速公路安全运营的必要手段.本文将时间序列法用于高速公路沉降预测,分析时间序列法的建模步骤、参数估计和适应性分析原理.通过程序计算得到预测结果和精度,与传统的双曲线法比较发现,时间序列法具有更高的预测精度和更好的工程实用性.     

二等水准在汕汾高速公路软基路段工后沉降监测的应用

二等水准在汕汾高速公路软基路段工后沉降监测的应用,详细描述观测方法并进行了观测数据的分析和建议。     

福建兴化湾北岸某软基处理工程最终沉降量估算分析

软基的最终沉降量是计算软基固结度的关键参数。通过分析堆载预压期间软基的监测数据可推算最终沉降量,从而可确定卸载的时间节点。结合实际工程项目,分别利用双曲线法和灰色模型法进行最终沉降量推算,对结果进行分析,发现单一方法进行沉降预测可靠性不高。在此基础上,对这两种方法进行优化组合以预测最终沉降量,综合考虑多种随机因素影响,减小预测结果偶然性,研究结果表明,在对预测方法进行合理组合后,其预测结果明显优于单一方法,且推算的最终沉降量准确度较高。     

一种基于双影响因子的软基沉降时序模型

为进一步提高软基沉降预测精度,对利用钻探取样、单轴固结实验、渗透—三轴固结联合实验、经验公式建立的固结沉降时序模型以及通过稳健加权总体最小二乘算法拟合得到的区块沉降时序模型进行组合,得到一种以时间为自变量、基于固结沉降和区块沉降双影响因子的软基沉降时序模型。将模型应用于广州市南沙区某软基地面监测点沉降预测中,结果表明该模型较好地反演了软基沉降规律,预测误差指标均小于其他模型,预测准确性和可靠性最高。     

高速铁路沉降数据处理与评估系统设计与实现

详述了高速铁路沉降观测数据处理与评估系统的设计与实现,重点对系统的设计思想、总体结构、基本功能和主要特点进行了详细叙述。     

灰色Verhulst-BP模型在沉降分析中的应用

针对软基处理后的地基沉降情况进行分析,利用灰色Verhulst-BP模型对沉降数据进行分析预测。灰色Verhulst-BP模型是利用灰色Verhulst模型的残差值来改进BP神经网络模型,进而提高模型的模拟预测精度。在Matlab9.0平台上,通过Matlab语言编程实现实例检验分析。研究结果表明,灰色Verhulst-BP模型相对于灰色Verhulst模型更适合于S型序列的数据分析预测。该模型预测精度较高,能够较好地反映沉降趋势。     

径向基神经网络在沉降预测中的应用

针对大型建筑物的沉降监测存在较多的不等时间间隔沉降监测数据,现有模型需要对此类数据进行等间隔处理后建立沉降预测模型的现状,该文采用无需对监测数据进行等间隔预处理的径向基神经网络对沉降监测数据建立沉降预测。通过对西安某大厦基坑开挖对地表和周围建筑物影响的沉降监测数据进行实例分析,并与非等间隔灰色GM(1,1)预测模型进行对比,利用模型评价指标评价预测模型精度。结果表明:采用径向基神经网络建立预测模型处理过程简便,其预测精度优于非等间隔灰色GM(1,1)预测模型。     

预测工后软土地基沉降

本文简要叙述沉降观测在软土地基施工中的重要性,并提出了基于神经网络的高速公路工后沉降预测方法。结合工程实例运用MATLAB工具箱函数建立网络模型,选择合适的训练函数,使其训练精度和速度达到最优化。     

在线高速路网监测信息系统的设计与实现

城市化进程中高速路网扩展迅速,高速路网的信息化建设尤为迫切。基于在线环境,本文分析和探讨了高速路网的监测信息系统架构、系统技术实现,重点研究了空间数据融合、空间索引、瓦片等关键技术,最后以湖北省地理国情监测项目中的高速路网监测信息系统为例进行了实例展示。     

建筑物沉降监测专家分析系统设计与开发

建筑物沉降监测数据分析与处理是一项较复杂的系统工程,本文从自动化处理观点出发,介绍了设计沉降监测专家分析系统的咨询新理念和主体思想,探讨了开发选用的数学模型与开发过程,以期为相关变形监测与分析提供帮助和启示.     

公路管理地理信息系统的设计与实现

公路管理地理信息系统为公路管理和养护部门进行宏观管理提供了多要素、多层次、多功能的空间型分析决策工具.介绍系统体系结构、功能设计,以及系统建设中的关键技术.该系统在应用实践中取得了可观的经济效益和社会效益,具有广阔的推广前景.     

矿区地表移动预计系统设计与实现

选择概率积分法预计模型,采用VB语言编制程序,实现了对采动矿区地表移动主断面上及移动盆地内任意点倾斜、曲率、水平移动与水平变形的计算和预计;并基于Auto CAD平台,完成了主断面的下沉曲线、倾斜曲线、曲率曲线等图形的自动绘制,提高了工作效率,具有一定的实用价值。     

基于BP神经网络的矿区地表沉降预测研究

BP神经网络具有非常强的非线性映射能力,广泛应用于分类识别、逼近、回归、压缩等领域。本文基于BP神经网络的理论基础,利用某矿区地表沉降观测点1~10期的实测沉降数据资料,结合MATLAB建立针对矿区地表沉降的预测模型,并预测其11~15期的沉降情况。通过将预测值与实测值进行对比,分析预测模型精度,结果表明BP神经网络用于矿区地表的沉降研究是可行的。     

基于Excel的沉降观测数据处理系统的设计与实现

设计基于Excel VBA的建筑物沉降观测数据处理系统,实现数据自动计算、分析、预报和可视化成果输出。研究表明,该系统操作简单,结果可靠,可有效提高沉降观测数据处理效率,具有较强的实用性,能为科研、教学和生产应用提供技术支持,值得推广应用。