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单项/组合模型预测山区高速公路特殊路段路基沉降
| 论文题名： | 单项/组合模型预测山区高速公路特殊路段路基沉降 |
| 关键词： | 山区高速公路;软土路基;高填方路基;工后沉降;变权组合模型;神经网络 |
| 摘要： | 本文以湖南省张桑、益娄高速公路中的软土路基与高填方路基为研究对象，分析了各自的工程特性与沉降机理，在此基础上通过实地沉降监测与调研，选取典型断面，对施工期和自然沉降期的沉降监测数据做了详细的分类汇总，并对当前应用于路基沉降预测的几种典型方法做了分析，比较了不同预测方法的适用性与局限性，最后选择GM(1.1)模型、双曲线法、泊松曲线法、s～lgt法这四种预测方法分别就选取的软土路基与高填方路基沉降做了预测，研究发现高填方路基预测中单项模型GM(1.1)的预测精度最高，而它对软土路基沉降预测不具普适性。在此基础上，对软土路基与高填方路基做了工后沉降推算，研究表明:所选研究断面中的软土路基工后沉降量较高填方路基大。 本文探讨依托四种单项预测方法建立了两种不同的组合模型，提出了一种基于误差反比例分配法确定变权系数的组合模型，克服了计算变权重的困难，并与传统熵值法确定权重的组合模型预测结果做了比对分析。研究结果显示，误差反比例分配法确定的变权重组合模型预测精度高于熵值法确定权重的组合模型预测结果，而且发现精度高的单项模型预测结果比熵值法确定权重的组合模型预测结果好，可见这种组合模型（熵值法确定权重的组合模型）没有实际的意义。为了进一步提高预测的精度，在变权组合模型的基础上，引入神经网络对其预测结果做误差补偿。结果表明，在组合模型预测的基础上引入神经网络能够进一步优化预测结果，提高预测结果的精度，这种方法在一些高精度预测中有很大的应用优势。 |
| 作者： | 朱禄宏 |
| 专业： | 道路与铁道工程 |
| 导师： | 郭云开 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长沙理工大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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