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神经网络在真空-堆载联合预压处理软基的沉降预测研究的开题报告
1.背景与意义
随着城市化的快速发展，软基地基工程日益增多。由于软基地基的沉降不仅会对建筑物造成影响，而且会对城市的发展产生影响，因此，预测软基地基的沉降是极其重要的课题之一。在预测软基地基沉降的研究中，试验方法是常见的方法，但是试验费用高昂且不能拓展到更大范围，因此，建立预测模型来预测软基地基沉降是十分必要的。
神经网络是一种强大的算法，能够对复杂的数据进行拟合，并能自动提取规律。因此，将神经网络应用在软基地基沉降预测中，能够获得比较准确的模型，为软基地基的工程设计提供依据。
同时，真空-堆载联合预压处理是一种常用的软基地基增强处理方法，通过实验研究可以得到大量试验数据，适合用于神经网络模型的训练。
2.研究目的
本研究旨在探究神经网络方法在真空-堆载联合预压处理软基的沉降预测中的应用，建立相应的预测模型，为软基地基的工程设计提供可靠的依据。
3.研究内容
本研究将进行以下方面的工作：
（1）搜集真空-堆载联合预压处理软基的试验数据，进行数据预处理和特征提取；
（2）建立神经网络模型，进行数据训练和优化，并确定最优网络结构和参数；
（3）用建立的神经网络模型对软基地基的沉降进行预测，并与试验数据进行对比和分析；
（4）对神经网络模型的预测性能进行评价，探究影响预测性能的因素。
4.研究方法
本研究将采取如下研究方法：
（1）文献调研：搜集真空-堆载联合预压处理软基的试验数据和相关文献，综合分析软基地基沉降的预测方法和模型；
（2）数据预处理：对搜集到的试验数据进行去噪、归一化等操作，并进行特征提取和降维处理；
（3）神经网络建模：基于搜集到的试验数据，设计神经网络结构，进行数据训练和优化；
（4）预测及分析：用建立的神经网络模型对软基地基的沉降进行预测，并进行模型性能评价和分析。
5.预期成果
（1）建立真空-堆载联合预压处理软基沉降预测的神经网络模型；
（2）获得比较高的预测准确性，为软基地基的工程设计提供可靠的依据；
（3）揭示神经网络模型预测性能的影响因素，为后续研究提供参考。
6.研究难点
本研究的难点在于：
（1）如何对真空-堆载联合预压处理软基的试验数据进行有效的处理和特征提取；
（2）如何设计合理的神经网络结构，并进行优化；
（3）对神经网络模型的预测性能进行评价和分析，探究影响预测性能的因素。
7.研究计划
本研究计划分为以下几个阶段：
（1）第一阶段（1个月）：文献调研、数据收集、数据预处理；
（2）第二阶段（2个月）：神经网络模型设计、数据训练、网络结构和参数优化；
（3）第三阶段（1个月）：预测及分析、模型性能评价；
（4）第四阶段（1个月）：撰写论文、准备答辩。
8.参考文献
[1]杨嵘,姚刚.基于BP神经网络的桩基承载力预测研究[J].土木工程学报,2005,38(8):58-63.
[2]王超,赵洋,孟辉,等.BP神经网络在道路沉降预测中的应用[J].岩土工程学报,2013,35(1):152-157.
[3]王红岩,范德荣,王洋,等.基于神经网络的软黏土地基沉降模型[J].岩土工程学报,2016,38(增1):271-277.
[4]李宁,蔡黎明,罗强.真空-堆载联合预压处理改善淤泥软土的试验研究[J].长江科学院院报,2013,30(5):89-93.