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摘要:
边坡稳定性是影响高速铁路安全运行的重要因素之一,开展高速铁路边坡滑坡稳定性预测研究对提高高铁运行安全具有一定的工程意义.以青岛-连云港高速铁路K152+300~K152+470边坡滑坡为例,通过设计合理的监测方案开展了边坡地表水平位移和土体深部水平位移监测,总结了滑坡位移规律;基于监测数据采用GM(1,1)模型、神经网络模型和灰色神经网络模型进行了滑坡位移预测,在验证预测效果的基础上基于灰色神经网络模型构建了滑坡位移预测模型,预测了该滑坡未来3年的累计位移并建立了高铁边坡滑坡位移预警方法.研究结果表明:DB2和GY2监测点的地表水平累计位移分别为17.23 cm和21.69 cm,SB2、SB4和GY2监测点的土体深部水平累计位移分别为13.42 cm、16.05 cm和18.37 cm;DB2、SB2、SB4、GY2监测点未来3年的累计位移最大预测值分别为47.05 cm、42.53cm、46.01 cm、52.36 cm(地表)和48.15 cm(深部),该滑坡将继续保持临界稳定状态;根据滑坡累计位移量将高速铁路边坡滑坡位移预警等级分为I、Ⅱ和Ⅲ级.
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文献信息
篇名 青连高铁K152+300~K152+470边坡滑坡稳定性预测研究
来源期刊 天津理工大学学报 学科 地球科学
关键词 青连高铁 滑坡位移 监测 预测 灰色神经网络模型
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 34-39
页数 6页 分类号 P642
字数 3792字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-095X.2018.04.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯上朝 陕西铁路工程职业技术学院测绘工程系 19 34 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
青连高铁
滑坡位移
监测
预测
灰色神经网络模型
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
天津理工大学学报
双月刊
1673-095X
12-1374/N
大16开
天津市西青区宾水西道391号
1984
chi
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