基于神经网络和双曲线混合模型的高速公路沉降预测
  • 【摘要】

    为了提高高速公路沉降预测的精度,提出了"双曲线+神经网络"的混合模型对高速公路沉降进行预测.基于某省某高速公路K57+ 580M断面2003-2013年的实测沉降数据,采用双曲线模型对施工期和通车期分别进行沉降预测.然后利用构建的混合模型重新对该断面进行施工期和通车期的沉降预测,分析比较2种模型的预测精度.为了验证2种模型的预测精度,选取该高速公路K156+ 100M断面实测数据进行计算.结果表明... 展开>>为了提高高速公路沉降预测的精度,提出了"双曲线+神经网络"的混合模型对高速公路沉降进行预测.基于某省某高速公路K57+ 580M断面2003-2013年的实测沉降数据,采用双曲线模型对施工期和通车期分别进行沉降预测.然后利用构建的混合模型重新对该断面进行施工期和通车期的沉降预测,分析比较2种模型的预测精度.为了验证2种模型的预测精度,选取该高速公路K156+ 100M断面实测数据进行计算.结果表明,混合模型在施工期和通车期的预测值的中误差分别达到1.13和7.30 mm,预测精度相比双曲线模型在施工期和通车期分别提高了66.2%和41.8%. 收起<<

  • 【作者】

    刘文豪  黎曦  胡伍生 

  • 【作者单位】

    东南大学交通学院,南京210096

  • 【会议名称】

    第六届全国交通工程测量学术研讨会

  • 【会议时间】

    2013-11-15

  • 【主办单位】

    中国测绘学会

  • 【语种】

    chi

  • 【关键词】

    沉降预测  双曲线模型  混合模型