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高速公路高填方路基沉降智能反分析与预测方法研究
摘要
本文研究了高速公路高填方路基沉降智能反分析与预测方法。通过对路基沉降机理的研究及路基建设的实践，总结了路基沉降的主要影响因素，包括路基填筑土的性质、工程施工质量、周边地貌等。基于此，设计并实现了一种基于人工神经网络的智能反分析与预测方法，并通过对该方法在实际工程中的应用进行了评估。
关键词：高速公路、路基沉降、智能预测、人工神经网络
Abstract
Thispaperstudiestheintelligentreverseanalysisandpredictionmethodofhighfillembankmentsettlementonexpressway.Throughthestudyofthemechanismofembankmentsettlementandtheconstructionpracticeofembankment,themaininfluencingfactorsofembankmentsettlementaresummarized,includingthepropertiesofembankmentfillsoil,engineeringconstructionquality,surroundingterrain,etc.Basedonthis,anintelligentreverseanalysisandpredictionmethodbasedonartificialneuralnetworkisdesignedandimplemented,andthemethodisevaluatedthroughapplicationinpracticalengineering.
Keywords:expressway,embankmentsettlement,intelligentprediction,artificialneuralnetwork
一、引言
高速公路是现代交通运输的重要组成部分，而路基沉降是影响高速公路使用寿命和安全的重要问题。因此，研究高速公路路基沉降的影响因素和预测方法具有重要的实际意义。
高速公路路基沉降的主要影响因素包括路基填筑土的性质、工程施工质量、周边地貌等。其中，填筑土的性质是影响路基沉降最为关键的因素之一。填筑土的压缩特性和剪切特性等参数直接影响路基在使用过程中的沉降情况。
目前，常见的路基沉降预测方法包括有限元法、经验公式法等。这些方法在预测路基沉降方面有一定的优势，但难以考虑到所有因素的影响，并且无法动态地、精准地进行预测。因此，需要研究一种更有效的智能预测方法，以便更全面、准确地进行路基沉降预测。
本文设计并实现了一种基于人工神经网络的智能反分析与预测方法，通过实际工程的应用进行了评估，并比较了该方法与传统预测方法的差异。
二、路基沉降机理及影响因素
路基沉降是指高速公路路基在使用过程中产生的下沉现象。路基沉降机理非常复杂，主要涉及到填筑土的压缩、土体的重排和变形、支土体的流动等过程。
路基沉降的影响因素非常多，涉及到土壤力学、工程施工、自然气候等多个领域。主要影响因素有以下几个：
1.填筑土的性质
填筑土的压缩特性、吸湿性、剪切强度等参数都会直接影响路基沉降的情况。填筑土性质不均匀或过于松散等因素都会导致路基沉降的增加。
2.工程施工质量
工程施工质量是影响路基沉降的重要因素之一。不良的施工质量、缺乏注意防护、过度集中施工等都会引起路基沉降的加剧。
3.周边地貌
周边地貌的变化对路基沉降也有一定的影响。例如，水位上升或下降、土地沉降或隆起等地貌变化都会对路基沉降造成影响。
三、智能反分析与预测方法设计
基于以上分析，本文设计了一种基于人工神经网络的智能反分析与预测方法。
1.数据预处理
首先，需要收集路基沉降的数据，并进行数据预处理。这包括数据清洗、数据合并、数据标准化等步骤。通过数据预处理，可以减少数据冗余，提高数据精度和可用性。
2.特征提取与降维
其次，需要进行特征提取并进行降维。通过特征提取，可以将数据抽象成为一些更加有代表性的特征；通过降维，可以降低数据的维度，避免出现“维数灾难”。
3.人工神经网络建模
接着，需要对数据进行建模。本文采用了BP神经网络算法对数据进行建模，并使用Levenberg-Marquardt算法进行网络优化。具体来说，BP神经网络是一种反向传播算法，通过输入数据和网络的权重和偏置系数来产生网络输出。
四、实际应用与评估
本文将智能反分析与预测方法应用于某高速公路路基沉降的预测。通过对该方法与传统预测方法进行比较，可以看出智能预测方法具有更高的精度和可靠性。
五、结论与展望
本文设计了一种基于人工神经网络的智能反分析与预测方法，并应用于高速公路路基沉降的预测。通过对实际工程的应用