非线性耦合模型在桥梁桩基沉降预测中的应用研究

• 作者: 李伟鹏 王泽勇
• 来源期刊: 路基工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 桥梁桩基 沉降预测 灰色模型 BP神经网络 马尔科夫链
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 技术介绍
• 页码范围: 182-187
• 页数: 6页
• 分类号: U443.15
• 字数: 6132字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13379/j.issn.1003-8825.2017.02.42

摘要

通过对桥梁桩基的沉降预测,能有效地评价和判断桥梁的稳定性,为现场施工提供一定的指导依据.同时,系统性的预测方法能有效提高预测精度,因此,将灰色模型和BP神经网络进行耦合,建立了桥梁桩基沉降的初步预测模型,再利用马尔科夫链建立误差修正模型,实现桥梁桩基沉降的分阶段预测.该模型发挥了灰色模型“累加生成”灰色序列的优点,增加了沉降数据的规律性,又充分利用了BP神经网络和马尔科夫链的非线性预测能力,具有系统性强、全面性高等优点.同时,利用2个实例进行验证,结果表明实测值和预测值较吻合.其中,实例1平均相对误差为1.37％,实例2的平均相对误差为1.39％,两实例的预测结果差异不大,具有较高的预测精度,验证了所提预测模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王泽勇		4	5	2.0	2.0
2	李伟鹏		6	50	3.0	6.0