基于动态神经网络法考虑区域沉降的高速铁路沉降预测

• 作者: 徐林荣 曹禄来 陈舒阳
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 区域沉降 动态神经网络 高铁工后沉降 时间序列预测 指标系统
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 铁道工程
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TU443
• 字数: 4183字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2015.05.014

摘要

穿越地面沉降严重区域的高速铁路受工程沉降和区域沉降的耦合影响,准确预测高铁工后沉降的发展趋势对高铁安全运营有重要意义.通过分析影响工后沉降的因素,结合动态神经网络原理,以基准点、工作基点2个指标作为网络输入,以历史沉降数据作为延迟量反馈,用贝叶斯正则化算法训练网络,得到工后沉降的仿真非线性网络.应用此模型在沧州市沉降漏斗区进行沉降预测,以桥墩沉降量作为工后沉降的表征,和传统的双曲线法和灰色预测等模型对比.结果表明,动态神经网络考虑了区域沉降的影响,能更准确的预测工后沉降的发展趋势,具有很高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐林荣	中南大学土木工程学院	101	1036	16.0	29.0
2	陈舒阳	中南大学土木工程学院	7	150	6.0	7.0
3	曹禄来	中南大学土木工程学院	5	121	5.0	5.0