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神经网络在预测高速公路软土沉降方面的应用

马力  
【摘要】: 随着我国经济的快速发展,高速公路作为基础建设的一部分,也得到了迅猛的发展。全国每年新建高速公路2000公里左右,到2005年底已建成高速公路总里程4.1万多公里。但我国许多省市的公路地基中大量存在着淤泥、淤泥混砂层,若不经过处理或处理不当,会引起道路质量的降低甚至破坏,因此,必须加强高速公路软基处理的研究。在高速公路软基处理中存在着大量的决策问题,对这些决策而言,其影响因素众多,计算工作量大,设计理论不完善,经验往往起重要作用。因此,如何预测软土地基沉降变得非常重要。 本文以近年来高速公路软基处理的一些工程实践为基础,以人工神经网络,MATLAB-ANN工具箱等为理论基础,结合了岩土工程、土质学和土力学等学科的最新发展成果,对预测高速公路软土沉降问题进行了一定程度的研究,着重讨论了人工神经网络在高速公路软基处理方面的应用,为高速公路软基处理的科学化进行了有益的探索。按照研究内容和论文章节顺序,简要介绍如下: 1.简要介绍了本文研究工作的目的和意义,比较全面地介绍了目前软基处理的研究现状,存在的问题和今后研究的展望,系统分析了高速公路软基处理中的诸多决策问题,提出了本文的研究方向和主要研究内容。 2.将人工神经网络用于高速公路软基处理。简要介绍了BP网络的原理和MATLAB-ANN工具箱,利用BP网络建立预测软土地基沉降的模型,并对原有的BP网络模型进行改进。 3.系统分析了影响软土地基沉降的主要因素,构造了两参数模型和五参数模型,收集ANN模型训练数据,对ANN模型训练试验,结果表明构造的ANN模型是有效的。


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