基于动态神经网络法考虑区域沉降的高速铁路沉降预测.pdfVIP

第 37卷第 5期 铁 道 学 报 VoI．37 NO．5 2015年 5月 J0URNAL OFTHE CHINA RAILW AY SOCIETY M ay 2015 文章编号 ：1001—8360(2015)05—0083—05 基于动态神经网络法考虑区域沉降的 高速铁路沉降预测 陈舒 阳， 徐林荣， 曹禄来 (中南大学 土木工程学院，湖南 长沙 410075) 摘 要：穿越地面沉降严重区域的高速铁路受工程沉降和区域沉降的耦合影响，准确预测高铁工后沉降的发展 趋势对高铁安全运营有重要意义 。通过分析影响工后沉降的因素，结合动态神经网络原理，以基准点、工作基点 2个指标作为网络输入 ，以历史沉 降数据作为延迟量反馈 ，用贝叶斯正则化算法训练网络 ，得到工后沉降的仿真 非线性网络 。应用此模型在沧州市沉 降漏斗区进行沉降预测 ，以桥墩沉 降量作为工后沉降的表征，和传统的双 曲 线法和灰色预测等模型对 比。结果表明，动态神经网络考虑了区域沉降的影响，能更准确的预测工后沉降的发展 趋势，具有很高的预测精度。 关键词 ：区域沉 降；动态神经网络 ；高铁工后沉 降；时间序列预测 ；指标系统 中图分类号 ：TU443 文献标志码 ：A doi：10．3969／j．issn．1001-836O．2015．05．014 Prediction ofSubsidenceofHigh—speedRailwayConsideringRegional SubsidenceUsingDynamicNeuralNetwork M ethod CHEN Shu—yang。 XU Lin—rong。 CAO Lu—lai (SchoolofCivilEngineering，CentralSouthUniversity，Changsha410075，China) Abstract：Ashigh—speedrailwaythatwentthroughareaswithsevereregionalsubsidencewassubjectedto，the couplingeffectsoftheengineeringand regionalsubsidence，accurateprediction ofthedevelopmenttrend of post——constructionsubsidenceofhighspeedrailwayhasimportantsignificancetothesafeoperationofhigh——speed railway．Throughanalysisofthefactorsaffectingthepost—constructionsettlementandcombinationofdynam ic neuralnetworkprinciple，basedonBayesian regularization algorithm ，thesimulatednonlinearnetwork ofthe post—construction settlementwasobtained，withthebenchmarksandworkingreferencepointsasnetworkin— put，andhistoricalsettlementdataasdelayfeedbacks．Themodelwasappliedtothesubsidencefunnelareaof Cangzhoucityforsettlementprediction．Thepost—construction settlementrepresentedbypiersubsidencewas comparedwiththetraditionalforecastmethodssuchashyperbolicmetho