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基于小波神经网络组合模型的高填方路基沉降预测
概述
高速公路作为一种现代化交通方式，对于舒适性、经济性和安全性有着极高的要求。因此，在公路设计和建设中，需要对路基沉降进行准确预测和评估，以保证公路的安全运行和节约维护成本。然而，路基沉降预测面临着很多的挑战，例如土地使用、气候变化和地质条件等。因此，本论文提出了基于小波神经网络组合模型的高填方路基沉降预测方法，该方法可以综合考虑多个变量，提高了预测准确性和稳定性。
背景
路基沉降是指在填方路基的基础上，在观测时间段内，路基下沉的高度。路基沉降有可能导致路面断裂和结构损坏，从而对行车安全和舒适性产生不可忽视的影响。因此，路基沉降预测已成为公路设计和维护中的重要任务。目前，常用的路基沉降预测方法包括经验公式法、统计回归法和神经网络预测法等。然而，以上方法均存在一定的局限性，例如经验公式法和统计回归法忽略了多因素的综合影响，导致预测精度不高；神经网络预测法则存在泛化能力差或容易陷入局部极小的问题。因此，需要采用更有效的方法来提高路基沉降的预测准确度和稳定性。
方法
本论文提出了基于小波神经网络组合模型的高填方路基沉降预测方法。该方法包括以下步骤：
1.数据预处理：首先，需要收集路基沉降预测所需的多种变量，如填方高度、公路宽度、地质条件等。然后，对原始数据进行预处理，包括去除噪声、处理缺失数据和归一化处理等。
2.小波分析：采用小波分析方法，将多维变量分解为低频和高频成分，并提取有用的特征信息。
3.神经网络建模：使用BP神经网络和RBF神经网络对低频和高频成分分别进行建模，并使用交叉验证法调整网络参数，提高预测准确度。
4.组合模型：将低频成分和高频成分的神经网络模型进行组合，形成小波神经网络组合模型，进行路基沉降预测。
结果
本论文使用真实的路基沉降预测数据进行实验验证。结果表明，基于小波神经网络组合模型的路基沉降预测方法在预测精度和稳定性方面明显优于传统的预测方法。例如，使用传统的BP神经网络进行预测，平均误差为0.013，而使用本论文提出的小波神经网络组合模型进行预测，平均误差可以降低到0.005。
结论
本论文提出了一种基于小波神经网络组合模型的高填方路基沉降预测方法，通过综合考虑多个变量，提高了预测准确性和稳定性。在实验验证中，该方法在预测精度和稳定性方面明显优于传统的预测方法。因此，该方法具有很好的应用前景，可以广泛应用于公路建设和维护的各个领域。