BP神经网络在软土地基沉降预报中的应用

提出了软土地基沉降预报的BP人工神经网络方法,详细介绍了该方法的建模和应用实例。预报结果与实测值较为吻合,从而证明利用BP人工神经网络进行软土地基沉降预报是可行的。     

高速公路软土地基沉降预测分析

以湖南境内某高速公路中的软土地基为研究对象,通过实地调研,选取典型断面进行监测,对其施工期间的沉降观测数据进行了整理统计,并在室内试验的基础上,对该软土路基工后沉降作出分析。     

土工格栅处理软土路基沉降量的BP神经网络预测

目前,土工格栅处理软土路基沉降量的预测多采用指数曲线和双曲线延伸法,其结果不够理想,采用BP神经网络逼近非线性插值方法构建等时距时间序列数据,同时建立相应的时间响应函数,预测其沉降量.计算实例表明,BP神经网络模型沉降预测结果比较准确,其最终沉降预测结果具有一定的工程应用价值.     

软土路基站场路堤沉降量控制效果分析

天津津千万吨煤炭下海铁路工程是我国“九五”期间于1998年新开工的16项大中型铁路基建项目之一,其中天津枢纽东南环线DDK11 834.7民生村车站站场为软基高填路堤。按《铁路路基施工规范》（TBJ202-96）第3.6.4条要求：“其沉降一般不以加筑预留沉降高度解决,采取加强压实、加速固结等措施及运营时加高道床解决。”此规定意义在于来严重控制工后沉降。通过随工沉降观测和过程控制,达到竣工路基顶面标高符合设计标高,但总沉降量比设计给定值加大了400mm,此差值虽然得到了设计、监理的认可,然而作为施工方有必要就有关沉降量测控问题作一简析,以供同行商榷。     

基于SPSS的软土路基沉降预测

在介绍SPSS的同时，运用SPSS对沿海地区软土路基的沉降进行预测和分析，并与目前工程中常用的估算方法进行对比，结果表明，运用SPSS进行沉降预测是可行的，具有较大的实用价值。     

碎石桩在软土地基中的应用与研究

为有效地减少软土地基沉降量,提高地基承载力,保持路基的稳定性,必须进行地基处理.通过碎石桩在软土路基处理中的应用,阐述了碎石桩加固软土地基的机理,碎石桩的设计,施工原则及施工中的注意事项.施工后,经复合式地基静载试验检测,地基承载力达到了设计要求,并取得了宝贵的经验.     

基于改进BP神经网络的路基沉降预测实例分析

采用改进BP神经网络对路基沉降进行预测,且无需考虑影响路基沉降的各种影响因素,建立一个多输入单输出的网络模型。该方法输入和输出是同一类数据,前期实测沉降数据作为基础资料,按等时距序列输入,经指定算法计算后建立稳定的网络模型,然后对后期的沉降进行预测。通过实例分析表明该方法收敛较快,与常规预测方法相比,预测路基沉降精度高、沉降防范性强。     

遗传算法在软土地基沉降计算中的应用

由于软土地基沉降受众多因素的影响 ,在时序上常表现出复杂的非线性特征。根据模拟生物进化过程的“遗传算法”理论 ,提出了一种计算软土地基沉降的新方法。实践和研究表明 ,该方法是有效可行的 ,在处理各种复杂的非线性优化问题中具有广泛的应用价值。     

改进BP神经网络算法在基坑沉降预测中的应用

提出一种采用BP神经网络算法来预测深基坑沉降的方法，结合具体工程实例，构建了预测深基坑周边地表沉降具体BP神经网络模型，预测结果表明，该模型有较高的预测精度，可作为预测沉降的一种新方法。     

线路软土地基沉降预测方法分析对比

对软土地基沉降常用的计算方法进行了综述,并用规范中的两种曲线拟合方法及BP人工神经网络法进行分析与预测,从各种拟合预测曲线及实测曲线的比较中可以看出,BP人工神经网络法能够更加准确地对软土地基沉降进行预测,且人为因素较少,比较符合客观实际,为软土沉降预测方法的选用提供参考.     

BP神经网络在地基承载力预测中的应用

阐述了BP人工神经网络原理,分析了地基承载力的影响因素,以云安县六都一高要大湾二级公路（云浮段）新建工程勘察数据为例,通过建立神经网络模型并对模型进行训练,结果表明,该模型比较精确,可在今后勘察工作中运用。     

神经网络组合预测法在软基沉降预测中的应用

通过引入神经网络组合预测模型,对软基沉降序列进行了非线性组合预测。预测结果表明,神经网络组合预测的结果比各单项模型预测的结果都好,提高了软基沉降的预测精度,可进一步推广应用。     

BP神经网络在基坑工程变形预测中的应用

结合工程实例,针对基坑开挖过程的变形特点,应用BP神经网络和基于粒子群优化算法的BP神经网络对基坑支护结构的变形进行预测,并对两种方法预测结果进行比较分析。结果表明,基于粒子群优化算法的BP网络的泛化预测性能要优于BP网络,预测深基坑地下连续墙结构水平位移更有效。     

浅谈常用软基处理技术的分类发展与应用

主要以软土地基处理为背景,简单叙述了一些软土地基处理技术方法的分类和发展趋势;并以一个工程为实例,简述了使用砂垫层,土工格栅和砂桩技术的组合应用在提高地基承载力、增加路基整体稳定性和控制沉降方面的作用.     

平原水网区道路施工软基处理方法

结合丹西一级公路C标软基施工实践，介绍了施工中对软基路段采取的相应处理措施，并对软基处理后的沉降观测作了阐述，提出软基处理中的几个难点及其解决办法。     

薄壁管桩在深厚软基处理中的应用

结合工程实例,针对江阴地区高填方路堤下深厚软土地基,指出采用薄壁管桩复合地基处理,能有效地提高地基承载力,实现较小工后沉降量,实践证明该处理方法是经济有效的。     

人工神经网络在基坑支护方案选择中的应用

将人工神经网络的方法应用于基坑支护方案的选择中,提出了基坑支护方案选择的三个层次,在这三个层次中,完成了根据定性指标分类、定量指标分类及定量指标预测的三大功能,具有实践意义。     

浅析碎石桩在饱和软土地基中的应用

结合工程实例，分别对场地土层情况、施工要点及对桩的检测结果进行了介绍，并对碎石桩的成桩原理及加固机理进行了分析，以提高复合地基强度，推广碎石桩在饱和软土地基中的应用。     

土工格栅在软土地基处理中的应用

阐述了土工格栅处理软土地基的机理，对土工格栅处理软土地基的设计及施工作了介绍，并对其研究检测结果进行了分析，指出该法处理软土地基施工简便、缩短工期、经济社会效益明显。     

模糊聚类和BP神经网络相结合的变形同步预测

研究了用模糊聚类方法分析变形点是否属于同一块变形体上,并对处于同一块变形体上的变形点建立BP神经网络同步预测模型的方法.通过分析,依据研究的方法建立的变形预测模型对变形点的变形量有很好的预测能力.