爆炸挤淤筑堤沉降的Verhulst预测

沉降观测是爆炸挤淤筑堤质量检测的一个重要手段,目前其监测方法较多还是按传统的观测法,需要较长的观测时间,耗时耗力。通过分析灰色Verhulst模型的特点,根据实际观测资料运用灰色Verhulst模型预测了堤身各时刻的沉降量,与实际观测具有较好的符合性,并预测了堤身的最终沉降量和所需时间。结合实例预测表明,这一模型具有较好的适用性,可以在类似工程中推广应用。     

垃圾填埋场稳定影响因素敏感性神经网络分析

垃圾填埋场稳定影响因素的选取和研究是稳定分析的重要组成部分,而确定主次要因素的方法就是进行影响因素敏感性分析。利用BP神经网络结合正交试验设计方法,对填埋场沿衬里滑移破坏的影响因素进行敏感性分析。通过对工程实例的计算,该方法与传统法有着相同的因素敏感性排序,但决定排序的极差值有所不同。由于该法能考虑多因素同时变化,故其极差值的大小更能反映因素敏感程度的差异。BP神经网络结合正交试验设计法与传统法相比能节省计算工作量。研究结果显示,影响填埋场滑移稳定性的最主要参数为复合衬垫层间最小摩擦角和垃圾的堆填坡角。因素敏感性排序的确定为填埋场的优化设计、施工、试验、运营管理提供了理论依据。