基于实测数据的高速公路工后沉降预测模型研究

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1、隶劫大·粤．硕士学位论文基于实测数据的高速公路工后沉降预测模型研究专业名称：太丝测量堂皇测量王程研究生姓名：割文豪导师姓名：胡鱼生JJIIIllIlJJlllllll]llJJllJillIJjY2627190RESEARCHONTHEMODELFORPOST-CONSTRUCTIONSETTLEMENTPREDICTIoNOFHIGHⅥ7=f气YBASEDONMEASUREDDArAADissertationSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringSchoolofTransportation

2、SoutheastUniversityMarch2014东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：—粒日期：赴东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸

3、质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。摘要近几十年来，国内外众多学者对高速公路软土路基沉降预测方法进行了大量的研究工作，分别从土体本身性质、沉降理论等方面进行了深入分析，并且取得了一定的研究成果。但是由于软土自身工程特性、地基处理方式、施工工艺及流程等各种影响因素的综合作用造成路基沉降极为复杂的原因，通过现有模型计算所得的工后沉降预测结果与实测沉降值之间仍然存在较大差异，预测精度较差。基于此，需要对软土路基沉降预测模型，尤其是工后沉降预测模型，作进一步的研究。本文主要基于实测

4、沉降数据，对高速公路工后沉降预测模型进行了研究。为了获得实测沉降数据，本文结合YJ高速公路的观测工作设计了高速公路的沉降观测方案及其数据处理方法。观测方案明确了沉降观测的目的，确定了观测内容，制定了沉降观测点的布设原则、布设断面类型、观测时期和高速公路沉降的控制标准，详细论述了高速公路不同时期的具体观测方案实施。阐述了数据处理、分析过程中面临的问题，简要介绍了课题组开发的沉降观测数据处理系统的功能及优势。论文介绍了三种传统的工后沉降预测模型，随后作者提出了三种改进(融合)模型。三种传统的工后沉降预测模型是双曲线模型、指数曲线模型和时间序列模型。双曲线模型和指数曲线模型认为沉降量与时间是某种曲线

5、函数的关系，两种模型均为纯经验的模型。时问序列模型是将已观测的实际沉降值构造成一个带有参数的数学模型。但是以上3种方法，模型的构建都会存在模型误差，影响预测精度。作者根据BP神经网络自学习、非线性和纠错能力强的特点，提出了双曲线(HYP)模型、指数陆线(EⅫ)模型和时间序列(TM)模型分别与BP神经网络相融合的三个预测模型，即“HYP+BP”模型、“EXP+BP”模型和“TM+BP”模型。融合模型的基本思想是利用BP神经网络来对传统方法预测的误差进行补偿，消除传统预测方法模型本身的模型误差对预测结果的影响。为了比较各模型对工后沉降预测的精度，选择YJ高速公路CS段三个典型断面K57+580M、

6、K56+905M和K60+490M分别使用三种传统模型和三个融合模型进行工后沉降预测。对于K57+580M断面，双曲线模型、指数曲线模型、时间序列模型、“HYP+BP”模型、“EXP+BP”模型和“TM+BP”模型的预测中误差分别为±6．02mm、±11．96mm、±2．54mm、±3．42mm、±2．31ram、±2．51mm。该断面结果表明，本文提出的三个融合模型与相应的传统模型相比，“HYP+BP”模型、“EXP+BP”模型的预测精度明显优于对应的传统模型，而“TM+BP”模型中神经网络没有起到误差补偿作用。其余两个断面的计算结果同样验证了以上结论。其中，“EXP+BP”融合模型效果最好

7、，其得到的预测值与实测值吻合度较好，计算精度高，减少了人为干扰因素，而且操作非常简便，具有良好的工程应用前景。关键词：工后沉降、沉降观测、预测方法、BP神经网络Abs打actAbstractInrecentdecades，manyscholarsdomesticandforeignhavedonealotofresearchworkonthehighwaysoftsubgradesettlemen