高填路堤地基沉降预测：BC-RBFNN模型的实用方法

本文主要探讨了"一种基于BC-RBFNN的高填路堤地基沉降预测模型"这一主题，针对高填路堤施工过程中普遍存在的地基沉降问题，提出了一个创新性的预测方法。作者彭相华、王智超、罗迎社和周经野，分别来自中南林业科技大学涉外学院、湘潭大学土木工程与力学学院、中南林业科技大学流变力学与材料工程研究所以及湘潭大学信息工程学院，他们共同研究了影响地基沉降的关键因素，这些因素之间的关系呈现出高度的非线性特性。 BC-RBFNN（基于聚类分析的径向基函数神经网络）被选择作为建模工具，因其能够有效处理复杂的非线性映射问题。这种神经网络模型利用聚类分析来更好地理解和组织输入数据，结合径向基函数的优点，可以精确拟合地基沉降与多种因素之间的复杂关系。通过收集施工期间的路基沉降实测数据，对模型进行训练和仿真，结果显示，基于BC-RBFNN的预测结果与实际观测值高度吻合，证明了这种方法在实际应用中的高效性和准确性。 论文的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. 影响地基沉降的因素分析：论文首先深入研究了高填路堤地基沉降的关键驱动因素，如地质条件、荷载分布、施工工艺等，这些因素对地基稳定性的影响是复杂且非线性的。 2. BC-RBFNN模型构建：利用BC-RBFNN的独特结构，设计了一种针对性的预测模型，能够有效地捕捉和模拟这些因素间的交互作用。 3. 模型训练与验证：通过实际工程项目的沉降数据，对模型进行训练，确保模型能够准确地预测新情况下地基的沉降趋势。 4. 预测效果评估：仿真结果表明，BC-RBFNN模型的预测性能优越，其预测值与实测值的相似性验证了模型的有效性，这对于优化施工方案、减少安全事故以及节省成本具有重要意义。 这篇文章提供了一个实用的工具，帮助工程师们在设计和施工高填路堤时更准确地预测地基沉降，对于提高工程质量、保障施工安全以及优化工程管理具有重要的科学价值。