公路路基沉降灰色预测方法之探讨.doc

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1、公路路基沉降灰色预测方法之探讨公路路基沉降灰色预测方法之探讨［摘耍］灰色理论预测是在对高速公路路基长时间沉降预测的有效手段,通过对实测的路基沉降数据的整理，对实测数据进行变换,采用灰色理论模型、三点法、双曲线法等，对后期沉降进行预测，对比所得结果，验证方法的准确性。［关键词］高速铁路灰色理论沉降预测GM模型屮图分类号：U238文献标识码：A文章编号：1009-914X(2014)21-0154-011•高速公路路基沉降预测理论随着我国交通运输需求的不断增大，等级公路、高速公路等高效运输方式的普及规模越来越大，这些

2、高速运输手段都对路面平整度有着非常高的要求。而高速公路的路基沉降量直接影响路面的平整度好坏，并且高速公路的施工应当对路基沉降严格耍求。这样一来对施工完成后的路基长时间沉降的预测，成为了高速公路路基沉降控制的关键技术之一。在对高速公路路基长时间沉降预测的研究上，国内外已经取得了诸多成绩，总结和研究出多种理论和算法。关于路基沉降预测的理论和算式比较多。有的是完全的理论计算，并不耍求数据为通过对已有的高速公路路基进行沉降测量所得出的数据;有的则是通过对实测的数据进行整理，通过各种计算理论，探寻出沉降的规律,然后再对需要

3、预测的基点进行预测。但是，作为传统算法，即分层综合法的计算结果通常和实际测量的沉降量差别较大；数值法所涉及到的建模困难，耗时较长，所需的模型参数也需要用大量实验测得，而且不容易确定，因此数值法的实际应用受到了很大的限制。另外，根据实测数据进行预测的方法有，确定性预测法以及不确定性预测法。确定型预测法是利用比较确定、并且往往有明显的线性规律的算法，如三点法、双曲线法、对数曲线法等。这些算法都是有一个比较明确的线性关系的算式，对于数据的耍求较高，处理朵乱数据的能力相对有限。随着系统理论和计算机技术的发展，出现了新的不

4、确定性预测法，灰色理论预测法、拟合算法、遗传算法、人工神经网络法等都属于不确定性预测法。灰色模型预测法就是一种没有线性关系的算法，所需要的实测数据较少，这种方法将随机变量认为成在一定范围内随时间变化的灰色过程，把杂乱的初始数据进行处理，总结为有规律的序列，然后进行预测。灰色系统发的核心是：首先测得一系列随吋间变化的随机整数据，然后对其进行累加计算，最终处理成一个递增的非负数列。发现测得的数据数列隐含的规律，从而对路基长时间沉降进行预测。一般情况下，灰色模型预测法釆用已经沉降的路基数据作为参数建立模型，所得到的沉降

5、数据，初始阶段变化较快，到后期变化趋势越來越缓慢，本文釆取沉降后的路基实测数据进行预测，同时，分别采用双曲线法和三点法进行预测，最后比较预测结果，从而讨论灰色模型预测法在对高速公路路基长时间沉降的预测的准确性。2.高速公路路基沉降规律分析高速公路路基当路基高度、地基处理方法、填筑速度等因素不同吋，地基沉降的速度也会受到影响而有所不同。一般高速公路路基沉降随着填筑施工时间的增长，路基载荷增长也越来越缓慢，因此在路基填筑和因为堆载预先压实的时候，沉降速度相对缓慢。若适当提升填筑速度，在堆载前期沉降变化较快，玄到堆载后

6、期才慢慢稳定。在涵洞T程阶段，所施加的载荷不大，因此导致沉降速度也不大；在工程进行到顶部填筑阶段，沉降速率开始变快，知道堆载后沉降量变化不大。在对众多典型沉降数据处理之后，发现沉降可以分为3种类别。第一种沉降速度较低，笫二种沉降速度适中，第三种沉降速度较快。现在我们采用这儿种比较典型的沉降类型进行预，然后对比三点法等方法，衡量灰色模型预测法是否能够准确预测。3.灰色模型预测法实验灰色理论预测法的“灰”字，是因为人们通常将黑色代表未知的东西,口色则代表已知的东西，把介于已知与未知之间的东西称之为“灰”o具体到灰色预

7、测理论中，那些得到的非线性、离散型的数据称之为灰。灰色模型预测法对数据的要求不多，少量数据…样能够进行后期沉降的预测。在对初始数据进行处理的过程屮，数据被用来建立微分方程，得到的解作为控制模型，然后对工后沉降进行预测。x(0)(t)+az(l)(t)二b上式作为灰色模型的微分方程，对x(0)、z(l)进行求解。结合最小二乘参数列得到一个通解，在某一假定条件下，求出一个通解，这个通解即为这个灰色模型的响应数列。对于所得的预测模型，本次预测检验采用的是后验差和小误差概率检测。灰色模型预测法预测的条件之一，就是要求数据

8、在吋间和空间上是均匀的，此次运用插值法进行变换。以第一次沉降作为初始数据X(0),对数据进行累加处理，所得结果为累计沉降，进而可以得出初始数据之后的x(1),然后进行迭代运算，得出后续结果，进行沉降的后期预测。4.预测结果对比与准确性评估对灰色模型预测法所得的三种类型沉降结果进行比对，选择施加的载荷稳定后的吋间为起始点，分别对比不同时间点的沉降量，釆用相同的方式对三种预测