确定软土路基沉降系数的ANN模型

编号 zgly0000500515

文献类型 期刊论文

文献题名 确定软土路基沉降系数的ANN模型

作者 邵光辉  刘松玉 

作者单位 东南大学岩土工程研究所  南京林业大学土木工程学院 

母体文献 公路交通科技 

年卷期 2007,24(4)

页码 29-33

年份 2007 

分类号 TU441.6 

关键词 道路工程  软土地基  人工神经网络  路基沉降  沉降系数  误差逆传播模型 

文摘内容 沉降系数的确定是软土路基沉降计算中的一项重要内容, 在对沉降影响因素定性分析的基础上, 用前馈型人工神经网络(ANN)模型来计算沉降系数。首先, 根据沉降影响因素建立三层型前馈型神经网络模型。然后, 利用其非线性映射能力, 通过样本学习, 建立软土层厚度、硬壳层厚度、填土高度、施工工期等因素与沉降系数之间的定量关系, 计算沉降系数, 有效地减少了确定沉降系数时的主观性和盲目性。最后, 用该方法对某高速公路的沉降系数进行了验算, 得出了与实测资料比较一致的结果, 表明利用ANN模型的非线性映射能力建立沉降系数ms与影响因素之间的对应关系, 确定沉降系数ms是有效而且可行的。用ANN模型确定的沉降系数ms修正分层总和法计算结果, 与传统经验方法确定的沉降系数修正沉降量相比, 能够更全面地反映各种因素的影响, 提高沉降量计算的精度。