改进的多项型指数曲线模型提升路基沉降预测精度

本文主要探讨了多项型指数曲线模型在路基沉降预测分析中的应用。传统指数曲线模型在描述路基沉降规律时存在局限性，因为它通常只能捕捉到S型曲线的特征，无法全面反映复杂的沉降过程。作者针对这一问题，提出了一个改进的模型，该模型允许通过调整指数函数的项数来适应不同类型的沉降-时间数据，从而实现更精确的预测。 模型构建过程中，首先采用了非线性最小二乘法来初步估计模型参数的可能范围，这种方法有助于找到初始的参数值，为后续优化提供了依据。然后，遗传算法被引入，作为一种全局优化方法，用于寻找最佳的参数组合，这有助于提高模型的预测精度和稳定性。与传统的指数模型、双曲线模型、星野模型以及灰色理论模型相比，多项型指数曲线模型在预测准确性上表现更优。 路基沉降预测对于高速公路的设计、施工、养护和维修至关重要，因为它直接影响路面的稳定性和使用寿命。影响沉降的因素众多且复杂，包括地基处理技术、土质特性、填土结构、荷载条件以及环境因素等。因此，开发出简单易用、准确可靠的预测模型是工程技术人员的重要任务。 文中提到的灰色理论法、曲线拟合法、时间序列分析法、人工神经网络法和小波预处理方法等都是当前常用的方法，但它们各自存在理论深度较深、对数据质量要求高、模型结构复杂以及实际操作不便等局限性。多项型指数曲线模型以其非线性初等函数的特性，通过遗传算法优化参数，克服了这些不足，为路基沉降预测提供了一个新的解决方案。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种新型的多项型指数曲线模型，它在路基沉降预测中展现出了更高的预测精度和更强的适应性，对于改善现有预测方法的不足，提高公路建设的质量控制具有重要的实践价值。