检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]宁波市铁路建设指挥部,浙江宁波315040 [2]宁波市城市客运管理局,浙江宁波315040 [3]同济大学土木工程学院,上海200092
出 处:《路基工程》2016年第2期1-4,共4页Subgrade Engineering
基 金:国家自然科学基金(51078151);交通部应用基础研究面上项目(2011319495090)
摘 要:路基沉降的理论值与实际监测值通常存在较大偏差,对此,在详细论述四种常用的路基沉降预测方法的基础上,提出一种基于人工神经网络与灰色模型的组合预测方法,并结合工程实例的实测数据,证实了组合方法在路基沉降趋势分析中的有效性和合理性。Generally for the subgrade settlement, the theoretical value is greater different from actual measured value. Therefore, based on four common forecast methods of subgrade settlement, a combined forecast method based on artificial neural network and gray model is put forward in this paper. Combining the measured data in engineering project, the validity and reasonability of combined method in analysis of subgrade settlement trend are verified.
关 键 词:路基沉降 发展趋势 BP神经网络 灰色模型 组合预测
分 类 号:U416.1[交通运输工程—道路与铁道工程]
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