分级加载条件下提早预测地基沉降的沉降差法 被引量：16

1

作者 黄广军 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期811-818,共8页

提出了一种分级加载条件下提早预测地基沉降的新方法——沉降差法。该方法将各级荷载作用下的地基沉降发展规律统一了起来,能同时利用各级荷载下的实测数据来进行线性拟合和预测,可在工程填土施工过程中提早预测在设计总荷载作用下的地... 提出了一种分级加载条件下提早预测地基沉降的新方法——沉降差法。该方法将各级荷载作用下的地基沉降发展规律统一了起来,能同时利用各级荷载下的实测数据来进行线性拟合和预测,可在工程填土施工过程中提早预测在设计总荷载作用下的地基总沉降量,以指导工程施工。 展开更多

关键词 地基沉降预测 分级加载 沉降差法

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基于ARIMA-BP神经网络的组合模型在地基沉降预测中的应用研究 被引量：13

2

作者 邹进贵 肖扬宣 张士勇 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2014年第S2期99-104,共6页

在归纳时间序列分析法和BP神经网络法两种单一预测模型的基础上,研究了基于ARIMA-BP神经网络的几种不同的组合模型,并结合某地基沉降的实际数据对各种组合模型的预测结果与精度进行了比较分析,得出了相应的结论。

关键词 地基沉降预测 ARIMA模型 BP神经网络 组合模型 精度分析

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马尔科夫链改进的ARIMA-BP神经网络模型研究 被引量：8

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作者 邹进贵 肖扬宣 张士勇 《测绘地理信息》 2016年第4期32-36,共5页

地基沉降的机理十分复杂,难以用一种预测模型精确预测。结合某地基沉降的实际数据,采用时间序列分析法和BP神经网络法相结合的组合模型进行预测,并用马尔科夫理论对预测结果进行改进,得到了更可靠的结果。

关键词 地基沉降预测 自回归滑动平均 反向传播神经网络 自回归滑动平均和反向传播神经网络组合模型 马尔科夫

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基于“S-指数”数学模型的建筑地基沉降预测研究 被引量：7

4

作者 加春燕 李先印 崔有祯 《工程勘察》 2019年第10期63-68,共6页

对建筑地基的沉降趋势进行了分析和预测,首先分析了建筑地基的沉降规律,之后将常用的Logistic曲线(S曲线)模型与指数曲线模型进行优化,提出了'S-指数'数学模型,并从数学角度对模型进行了理论分析,最后基于建设综合勘察研究设计... 对建筑地基的沉降趋势进行了分析和预测,首先分析了建筑地基的沉降规律,之后将常用的Logistic曲线(S曲线)模型与指数曲线模型进行优化,提出了'S-指数'数学模型,并从数学角度对模型进行了理论分析,最后基于建设综合勘察研究设计院有限公司提供的实测沉降数据对模型进行了数值验证。数值实验结果显示,'S-指数'模型的数据拟合效果较好,相关系数平均为0.9965,相对误差平均为0.4855%,将该模型与S曲线模型、指数曲线模型进行对比,其拟合精度更高、预测结果更符合实际,表明该模型的适应性更强,可在实际建筑工程中用于地基沉降安全诊断和趋势预测。 展开更多

关键词 地基沉降预测 “S-指数”数学模型 曲线拟合 数值模拟

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基于L-M法BP神经网络的高填路堤地基沉降预测 被引量：5

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作者 於永和 李素艳 《交通标准化》 2006年第10期167-171,共5页

针对高填路堤地基沉降预测中影响因素众多且存在高度的非线性,难以用解析式表达等特点,提出采用基于L-M(Levenberg-Marquardt)的BP神经网络法对高填方地基沉降进行预测,并通过对工程实例的网络训练和网络检验,得出BP神经网络计算值与实... 针对高填路堤地基沉降预测中影响因素众多且存在高度的非线性,难以用解析式表达等特点,提出采用基于L-M(Levenberg-Marquardt)的BP神经网络法对高填方地基沉降进行预测,并通过对工程实例的网络训练和网络检验,得出BP神经网络计算值与实测值十分接近的结论,可充分证明L-M法BP神经网络在高路堤地基沉降预测中具有很好的实用价值。 展开更多

关键词 高填路堤 地基沉降预测 L-M法 BP神经网络

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指数曲线法在地基沉降预测中的应用 被引量：4

6

作者 张磊 薛馨 《水利科技与经济》 2016年第6期16-17,共2页

通过对指数曲线法的论述及其在工程实例中的应用,得出此方法的预测结果与实际沉降数值的误差在工程的允许范围内,因此证明了指数曲线法在地基沉降预测中的可行性。

关键词 地基沉降预测 指数曲线法 应用

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最优组合沉降预测模型的构建及工程应用 被引量：3

7

作者 王俊瑜 张绪涛 +2 位作者 崔伟 阮兴群 孟凡涛 《建筑结构》 CSCD 北大核心 2021年第S02期1624-1628,共5页

将监测获得的高层建筑沉降数据进行拟合分析,在地基沉降预测中应用广泛。针对三参数幂函数模型和Logistic模型的优缺点,以误差平方和最小为准则,采用均方误差倒数求解加权系数的方法构建了最优组合沉降预测模型。结合聊城市某高层住宅... 将监测获得的高层建筑沉降数据进行拟合分析,在地基沉降预测中应用广泛。针对三参数幂函数模型和Logistic模型的优缺点,以误差平方和最小为准则,采用均方误差倒数求解加权系数的方法构建了最优组合沉降预测模型。结合聊城市某高层住宅建筑的沉降观测数据,利用最优组合沉降模型预测地基沉降,并与单项沉降预测模型的拟合结果进行对比分析。结果表明:最优组合模型优化了三参数幂函数模型初始预测精度偏低和Logistic模型前期预测精度不高的问题,减小了系统误差,拟合结果可靠;其预测精度要明显高于两种单项预测模型。 展开更多

关键词 最优组合模型 三参数幂函数模型 LOGISTIC模型 地基沉降预测

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Logistic改进四参数模型的建立及应用 被引量：1

8

作者 王俊瑜 《低温建筑技术》 2022年第8期71-74,共4页

为建立应用范围更广的高层建筑地基沉降预测模型,基于Logistic模型和Gompertz模型建立组合模型-Logistic改进四参数模型,以Gompertz模型的特点,对Logistic模型进行优化。通过对比各模型之间的误差指标,发现Logistic改进四参数模型有效... 为建立应用范围更广的高层建筑地基沉降预测模型,基于Logistic模型和Gompertz模型建立组合模型-Logistic改进四参数模型,以Gompertz模型的特点,对Logistic模型进行优化。通过对比各模型之间的误差指标,发现Logistic改进四参数模型有效提高了预测精度。与最优组合模型相比拟合效果有进一步提高,可见该模型组合方法有一定优势,可以广泛应用在高层建筑的地基沉降预测中。 展开更多

关键词 Logistic改进四参数模型 最优组合模型 地基沉降预测

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软土地区公路地基沉降的分析预测 被引量：1

9

作者 宋桂华 李俊才 《江苏建筑》 2006年第5期40-41,47,共3页

交通运输的客观要求,时常需要在软土地区修筑公路,而路基沉降的预测是一个亟待解决的关键问题。文章概述了一些工程上常用的预测方法,指出了一些不足之处。在此基础上,建议在推算地基沉降时,应当选取荷载稳定后的沉降资料采用曲线拟合... 交通运输的客观要求,时常需要在软土地区修筑公路,而路基沉降的预测是一个亟待解决的关键问题。文章概述了一些工程上常用的预测方法,指出了一些不足之处。在此基础上,建议在推算地基沉降时,应当选取荷载稳定后的沉降资料采用曲线拟合法进行预测,而且需要根据施工进程的不同,分段进行。 展开更多

关键词 软土路基 固结 地基沉降预测 曲线拟合

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基于"S-指数"数学模型的建筑地基沉降预测研究

10

作者 刘令 贾光乐 +5 位作者 栗朗 何豪杰 张语杰 李琳煜 龚浩 李可欣 《中国科技投资》 2021年第22期157-157,163,共2页

"S-指数"适应性极强,且预测结果精度更高、拟合效果更好,可在建筑工程地基沉降的趋势预测和安全诊断等方面进行应用。本文综合考虑建筑地基沉降规律原理,分析建筑地基沉降的趋势,基于"S-指数"模型从数学角度分析,利... "S-指数"适应性极强,且预测结果精度更高、拟合效果更好,可在建筑工程地基沉降的趋势预测和安全诊断等方面进行应用。本文综合考虑建筑地基沉降规律原理,分析建筑地基沉降的趋势,基于"S-指数"模型从数学角度分析,利用MATLAB软件拟合曲线,综合预测模型并修正,建立"S-指数"数学模型对建筑地基沉降进行预测,并根据工程实例进行验证,为相关研究提供参考。 展开更多

关键词 地基沉降预测 "S-指数" 数学模型 曲线拟合

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一种基于BC-RBFNN的高填路堤地基沉降预测模型

11

作者 彭相华 王智超 +1 位作者 罗迎社 周经野 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期54-58,共5页

针对高填路堤地基沉降难以预测这一技术难题,对其影响地基沉降的主要因素进行了分析,根据各因素之间存在的高度非线性,结合BC-RBFNN(基于聚类分析径向基函数神经网络)非线性拟合的特点,提出一种基于BC-RBNN模型对高填方地基沉降进行预测... 针对高填路堤地基沉降难以预测这一技术难题,对其影响地基沉降的主要因素进行了分析,根据各因素之间存在的高度非线性,结合BC-RBFNN(基于聚类分析径向基函数神经网络)非线性拟合的特点,提出一种基于BC-RBNN模型对高填方地基沉降进行预测.运用施工期路基沉降实测资料,对神经网络模型进行学习、训练和仿真,得出仿真值与实测值非常相似,从而得出基于BC-RBFNN模型在高填路堤地基沉降预测中具有很好的实用效率. 展开更多

关键词 高填路堤 地基沉降预测 聚类分析 BC-RBF神经网络

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基于BP神经网络算法的高层建筑物地基沉降预测分析

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作者 赵鹤 李向群 孙昊 《长春师范大学学报》 2017年第4期31-33,共3页

BP神经网络算法具有很好的非线性推理能力及优越的自组织、自适应、容错性能。利用该方法对高层建筑地基沉降数据进行分析,可不考虑地基沉降影响因素与沉降之间的对应关系,而直接根据已知时间内实际沉降数据构建模型对未知时间的沉降进... BP神经网络算法具有很好的非线性推理能力及优越的自组织、自适应、容错性能。利用该方法对高层建筑地基沉降数据进行分析,可不考虑地基沉降影响因素与沉降之间的对应关系,而直接根据已知时间内实际沉降数据构建模型对未知时间的沉降进行预测推理。将该方法应用于西安市某高层建筑的地基沉降数据预测分析,并与多项式拟合方法的分析结果进行对比可知,BP神经网络的非线性预测推理能力更强,应用前景广阔。 展开更多

关键词 BP神经网络 高层建筑物 地基沉降预测

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