基于静力触探和BP神经网络的路基沉降快速预测方法

摘要

本发明公开了一种基于静力触探和BP神经网络的路基沉降快速预测方法，包括获取预测场地数据样本、收集类似场地数据样本、建立BP神经网络模型、对BP神经网络进行训练和测试、预测路基沉降量。获取类似场地静力触探测试结果、场地附加应力大小及路基沉降量观测数据作为BP神经网络训练与测试数据样本，对BP神经网络进行反复训练，当预测值与实测数据间误差低于规定水平时停止训练，将预测场地数据样本输入到训练所得BP神经网络模型，得到路基沉降预测值。本发明通过现场静力触探测试及BP神经网络仿真试验，能科学快速地预测路基沉降变形，可广泛应用于土木工程领域各类地基基础沉降变形预测。

主权项

一种基于静力触探和BP神经网络的路基沉降快速预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取预测场地数据样本(S1)、收集类似场地数据样本(S2)、建立BP神经网络模型(S3)、对BP神经网络进行训练和测试(S4)、预测路基沉降量(S5)；获取预测场地数据样本(S1)，获取预测场地静力触探测试结果及场地附加应力大小，并按规定的数据格式对数据进行整理；收集类似场地数据样本（S2），收集整理类似场地静力触探测试结果、场地附加应力大小及路基沉降量观测数据作为BP神经网络训练与测试数据样本，并按规定的数据格式对数据进行整理；建立BP神经网络模型（S3），建立的BP神经网络模型包括输入层神经元、中间层神经元和网络输出层神经元；对BP神经网络进行训练和测试（S4），将获取的类似场地数据样本作为BP神经网络训练与测试数据样本，并将获取的数据样本分为两部分，前75%作为训练样本用于训练网络，后25%作为测试样本用于测试网络，对BP神经网络进行反复训练，当预测值与实测数据间误差低于规定水平时停止训练；预测路基沉降量（S5），将获取的预测场地数据样本输入到通过测试的BP神经网络进行路基沉降预测，得到路基沉降量预测值。