The invention discloses a settlement prediction method of railway soft soil subgrade based on BP neural network, which includes the following steps: the treatment of subgrade, the engineering characteristics of the fill and the construction period of the subgrade as input variables of the neural network, and the measured data of the settlement observation and broken surface corresponding to the input variables are obtained as the output vectors. Training sample set; determine the number of neuron nodes in the hidden layer through trial calculation; after normalizing all the data of the training sample set, the trainlm function is used as the training function to train the sample data, and the BP neural network is constructed; the treatment method of subgrade for the settlement observation section of a Railway Subgrade and the engineering of the fill are collected. The characteristics and the data of subgrade construction period are normalized, and the BP neural network is imported to get the prediction results of railway soft roadbed settlement. The invention introduces an optimization method to solve the problems encountered in the prediction of subgrade settlement by BP neural network, and the prediction accuracy is obviously improved after the introduction of optimization.
【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的铁路软土路基沉降预测方法
本专利技术涉及建筑施工领域,具体涉及一种基于BP神经网络的铁路软土路基沉降预测方法。
技术介绍
神经网络技术雏形研究始于20世纪40年代,但是直到上个世纪80年代末期才应用于土木工程学科。我国最早是北京交通大学张清教授在1992年时将其应用于岩石力学行为的预测研究上。由近年来,神经网络技术在土木工程学科、岩土工程学科中得到了越来越广泛的应用,有效的解决了土木工程,尤其是岩土工程学科中很多不确定的问题。例如:神经网络技术在岩土工程物理力学参数指标的反演和预测、单桩极限承载力的预测、路基及桩基的沉降预测、深基坑支护参数的反演、土动力学参数的计算、边坡的变形监测等方面都有着广泛的使用。BP神经网络长期的广泛使用,得益于它具有以下几个优点:首先BP神经网络具有较强的非线性处理能力,因此它可以较好地解决非线性类聚的问题。实践证明,对于任意一个三层或三层以上的BP神经网络,只要该网络隐层的神经元个数足够多,就能实现对任意一个非线性函数的无限逼近。其次,由于BP神经网络采用了分布并行的信息处理技术,因此对输入信息具有较强的联想和记忆的能力。再次,BP网络还具有优化计算能力。它可以在给定的约束条件下,寻找一组合适的参数组合,使确定的目标函数误差达到最小。虽然BP神经网络虽然有很多优点,在工程实际中得到了广泛的应用,但是长时间的使用过程中发现BP神经网络也存在一些缺点,主要有以下几个方面。(1)采用BP网络在训练时,梯度下降法收敛速度很慢。采用动量法提高了学习率,收敛速度略有提高,但在实际处理复杂非线性问题时速度仍然不够,这两 ...
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的铁路软土路基沉降预测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、将路基的处理方式、填土的工程特性、路基施工工期作为神经网络的输入变量,将所述输入变量所对应的沉降观测断面的实测数据作为输出矢量,得到训练样本集;S2、通过试算法确定隐含层中神经元节点数;S3、将训练样本集的所有数据进行归一化处理,使全部数据转换到0~1之间后,以trainlm函数作为训练函数进行样本数据的训练,构建BP神经网络;S4、收集某铁路路基沉降观测段的路基的处理方式、填土的工程特性、路基施工工期数据,进行归一化处理,使全部数据转换到0~1之间后,输入所得的BP神经网络,即得对应的铁路软土路基沉降预测结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的铁路软土路基沉降预测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、将路基的处理方式、填土的工程特性、路基施工工期作为神经网络的输入变量,将所述输入变量所对应的沉降观测断面的实测数据作为输出矢量,得到训练样本集;S2、通过试算法确定隐含层中神经元节点数;S3、将训练样本集的所有数据进行归一化处理,使全部数据转换到0~1之间后,以trainlm函数作为训练函数进行样本数据的训练,构建BP神经网络;S4、收集某铁路路基沉降观测段的路基的处理方式、填土的工程特性、路基施工工期数据,进行归一化处理,使全部数据转换到0~1之间后...
【专利技术属性】
技术研发人员:马记,郭亚宇,庞旭卿,
申请(专利权)人:陕西铁路工程职业技术学院,
类型:发明
国别省市:陕西,61
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