基于皮尔-遗传神经网络的高路堤沉降预测研究

• 作者: 匡希龙 徐晓宇 王桂尧 隋耀华
• 来源期刊: 公路交通科技
• 学科: 交通运输
• 关键词: 高路堤 沉降预测 皮尔曲线 遗传神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 道路工程
• 页码范围: 40-43,47
• 页数: 5页
• 分类号: U416.1+2
• 字数: 2795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0268.2006.01.011

摘要

为确保高速公路的建设质量,许多高速公路进行了路基沉降观测工作,以便对路堤填筑完成以后的沉降发展做出准确的预测,高路堤沉降预测模型较多,但均较难达到理想的精度.文章则依据高路堤填土施工期路基沉降实测资料,考虑到沉降单调增长的特殊性,根据位移分解原理,采用皮尔曲线提取沉降趋势,用基于免疫进化的新型遗传神经网络模型外推偏差,从而提出了一种高路堤沉降预测的新型智能方法.实际工程证明了所提智能预测方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王桂尧	长沙理工大学桥梁与结构工程学院	79	843	15.0	25.0
2	徐晓宇		14	55	3.0	7.0
3	匡希龙	长沙理工大学桥梁与结构工程学院	10	118	5.0	10.0
4	隋耀华		7	31	2.0	5.0