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基于灰色BP神经网络的青藏铁路路基沉降预测模型
| 题名： | 基于灰色BP神经网络的青藏铁路路基沉降预测模型 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 郭继林 |
| 作者单位： | 中铁十二局集团铁路养护工程有限公司 |
| 关键词： | 青藏铁路;铁路路基;沉降预测;统计分析;多年冻土;灰色BP神经网络模型 |
| 摘要： | 为分析青藏铁路路基高程不规则变形问题，以青藏铁路唐古拉南—安多区间冻土路基沉降变形监控数据为依据，提出一种基于灰色BP神经网络的路基沉降预测模型，利用GM（1，1）模型拟合数据的残差进行BP神经网络训练，并通过训练后的残差序列得到新的路基沉降预测值。研究结果表明：建立隐含层为5层、训练次数为1000次、训练精度为10-7的灰色BP神经网络模型，对青藏铁路冻土区沉降量进行预测，平均相对误差为1.201 555×10-6，精度较GM（1，1）模型更高，可有效预测路基沉降。基于灰色BP神经网络模型，分别预测3年后、10年后的路基沉降危险点，并提出相关路基养护措施建议。 |
| 期刊名称： | 中国铁路 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 11 |
| 页码： | 63-68 |
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