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改进的神经网络BP算法在高速公路软基沉降预测中的应用
| 论文题名： | 改进的神经网络BP算法在高速公路软基沉降预测中的应用 |
| 关键词： | 高速公路;软土地基;沉降预测;神经网络BP算法 |
| 摘要： | 自二十世纪九十年代中期开始，随着我国国民经济的快速发展，高速公路建设进入了一个高速发展时期，由于地质情况的差异，高速公路线路在穿越软弱地基时就会产生工后沉降，如何利用有限的沉降观测数据，通过建立适当的模型、计算方法来预测软土地基的工后沉降以及最终的沉降，对软土地区高速公路的建设具有重大工程意义。 本文通过对苏南地区某高速公路几个典型断面的实测沉降数据与地质资料进行分析，围绕软土沉降预测和计算，主要进行了下面研究: (1)结合苏南地区某高速公路的地质情况对软土的特性进行了评价与说明。 (2)从土的固结理论出发，对地基沉降的各种计算和预测方法进行了综述。 (3)运用人工神经网络原理，建立BP网络模型对软土地基路堤的沉降发展过程进行预测。 (4)应用不同方法对最终沉降量进行预测，并进行比较分析。 本文通过建立改进的神经网络BP模型，对苏南某高速沉降进行预测，并选用收集到的另一条高速CS段的监测数据进行验证，得出比较好的预测效果。从结果比较来看，在软土地基的沉降预测方面，传统方法精度较差，而本文推出的改进的神经网络BP模型，此方法预测的路基沉降及工后沉降量与实际比较接近，具有较高的预测精度，随着新的学习样本数据的不断补充，该网络预测的精度将得到进一步提高。而且此方法以实测沉降数据为基础，通过建模计算，减少了人为因素，操作方便，应用前景广阔。 |
| 作者： | 姚建平 |
| 专业： | 道路与铁路工程 |
| 导师： | 程建川;周铁军 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东南大学 |
| 学位年度： | 2013 |
| 正文语种： | 中文 |
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