改进BP神经网络提升软土路基沉降动态预测精度

本文主要探讨了神经网络在软土路基沉降动态预测中的应用。作者陶祥林和胡伍生，来自东南大学交通学院，他们针对软土路基的特性，特别是其压缩性大、敏感度高等特点，提出了使用改进的BP神经网络算法来提高预测精度和稳定性。传统的软土沉降计算方法，如理论公式法和数值分析，受限于实验样本扰动，所得参数与实际土壤参数存在偏差。回归分析法虽然简单易行，但对参数的选择依赖经验和技巧，且不能完全反映复杂多变的实际沉降情况。 改进的BP神经网络模型能直接利用现场量测数据，避免了人工因素对计算结果的干扰，从而构建出能够准确预测软土路堤沉降随时间演变过程的方法。这种方法的优势在于其非线性映射能力和强大的学习能力，使得模型能够更好地适应软土路基的复杂性和变异性。通过这种方法，研究人员可以有效地控制路基沉降，对于确保施工质量和节省工程投资具有实际意义。 关键词包括改进的BP神经网络、软土路基、沉降量，这些都是研究的核心要素。该领域的研究不仅有助于提升现有沉降预测技术，也为软土地区的高速公路建设提供了科学依据和技术支持。本文为解决软土路基沉降预测难题提供了一种创新且实用的解决方案，具有较高的学术价值和工程实践价值。