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人工神经网络在高速公路软基沉降预测中的应用研究
| 论文题名： | 人工神经网络在高速公路软基沉降预测中的应用研究 |
| 关键词： | 人工神经网络;高速公路;软基沉降;沉降预测;路基沉降;预测精度 |
| 摘要： | 近年来，随着我国经济的快速发展，大量的高速公路不断兴建。在软土地基上修建高时，提高路基的稳定性、控制路基沉降是关键的工程技术问题，因此，工程上对软沉降量的预测精度有较高的要求。 本文首先分析和总结了路基沉降的各种计算和预测方法。然后，在介绍人工神经网络基础上，深入分析了人工神经网络的结构、特征以及学习算法，建立了应用于沉降BP 网络模型，对实际工程中高速公路软土地基路堤的沉降发展过程进行了预测。 实际监测数据的对比，证明该法对沉降的短期预估有较高的精度。本文还采用双曲三点法和Asaoka 法对路堤的最终沉降进行了预测，并与人工神经网络法进行了对比后，根据实际工程中多个断面的沉降监测数据，本文考虑路堤填筑高度、软基硬壳和地基处理方式三个因素建立了沉降修正系数模型，编制了用于工程所在地区路基降计算的沉降修正系数表。 |
| 作者： | 唐广京 |
| 专业： | 结构工程 |
| 导师： | 梁金国;窦远明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 河北工业大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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