贝叶斯分位数法提升软土路基沉降预测模型的精度

本文主要探讨了贝叶斯分位数估计在软土路基沉降预测模型中的应用。软土路基由于其独特的地质特性，沉降行为复杂且波动性大，特别是在高速公路建设过程中，如何准确预测沉降量对于工程管理至关重要。文章提出了一种以观测时间为自变量的多项式模型，这种模型因其线性化的特性，非常适合利用贝叶斯分位数进行参数估计。 贝叶斯分位数回归估计相较于传统的最小二乘估计，展现出显著的优势。最小二乘法在处理含有异常值或波动较大的数据时，可能会受到较大影响，而贝叶斯方法则通过概率论的贝叶斯定理，结合先验知识对数据分布进行建模，即使在样本容量较小的情况下也能提供更精确的参数估计。这种方法表现出较强的抗干扰性和稳健性，不依赖于残差项是否遵循正态分布假设，这使得其在实际应用中更为实用。 作者通过算例分析对比了贝叶斯分位数回归估计与单一分位数回归估计和最小二乘估计的结果，结果显示贝叶斯方法在预测精度上明显优于其他两种方法。这对于软土路基沉降的长期监测和预警具有重要的实践意义，有助于工程管理人员及时采取措施控制沉降变形，确保道路工程的稳定性和安全性。 文章还提到了研究背景，即路基沉降受到多种因素的影响，如地理环境、土质、施工方案和技术等，因此构建一个精确的预测模型对于工程控制至关重要。最后，文章按照标准格式提供了作者信息、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码和文章编号，以及相关的基金项目支持，表明了研究的学术背景和资金来源。 本文的研究成果为软土路基沉降预测提供了一种新的统计分析方法，对于提升沉降变形控制的科学性和准确性具有积极的推动作用。