铁道学报
鐵道學報
철도학보
2015年
5期
83-87
,共5页
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
區域沉降%動態神經網絡%高鐵工後沉降%時間序列預測%指標繫統
구역침강%동태신경망락%고철공후침강%시간서렬예측%지표계통
regional subsidence%dynamic neural network%post-construction settlement of high speed railway%time series prediction%index system
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.
穿越地麵沉降嚴重區域的高速鐵路受工程沉降和區域沉降的耦閤影響,準確預測高鐵工後沉降的髮展趨勢對高鐵安全運營有重要意義.通過分析影響工後沉降的因素,結閤動態神經網絡原理,以基準點、工作基點2箇指標作為網絡輸入,以歷史沉降數據作為延遲量反饋,用貝葉斯正則化算法訓練網絡,得到工後沉降的倣真非線性網絡.應用此模型在滄州市沉降漏鬥區進行沉降預測,以橋墩沉降量作為工後沉降的錶徵,和傳統的雙麯線法和灰色預測等模型對比.結果錶明,動態神經網絡攷慮瞭區域沉降的影響,能更準確的預測工後沉降的髮展趨勢,具有很高的預測精度.
천월지면침강엄중구역적고속철로수공정침강화구역침강적우합영향,준학예측고철공후침강적발전추세대고철안전운영유중요의의.통과분석영향공후침강적인소,결합동태신경망락원리,이기준점、공작기점2개지표작위망락수입,이역사침강수거작위연지량반궤,용패협사정칙화산법훈련망락,득도공후침강적방진비선성망락.응용차모형재창주시침강루두구진행침강예측,이교돈침강량작위공후침강적표정,화전통적쌍곡선법화회색예측등모형대비.결과표명,동태신경망락고필료구역침강적영향,능경준학적예측공후침강적발전추세,구유흔고적예측정도.
