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利用小波变换良好的时频局域化性质和神经网络的自学习功能,结合S型成长曲线模型,建立了基于小波神经网络的高速公路高填方路基沉降预测模型,该模型的应用避免了计算过程中各种人为因素的影响.通过对汝(城)郴(州)高速公路K59+375~K59+445高路堤沉降现场监测数据的学习、预测与检验,并与S型成长曲线模型和BP神经网络的预测结果相比较,结果表明,组合模型的预测精度高,与实际情况相吻合. 相似文献
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滑坡是黄土山区公路的主要病害之一.公路边坡或山坡发生滑坡,轻者导致掩埋家田,严重者毁坏建筑物,堵塞、摧毁公路,严重影响了高速公路的建设和运营.因此,黄土山区的滑坡病害的研究和防治是公路工程技术人员不得不面对的问题.文章根据在建的岢临高速公路K74+ 100~K74+ 500段王家嫣1号滑坡的实际情况,对黄土地区公路滑坡进行了稳定性计算与分析,并提出了相应的黄土滑坡的防治方案. 相似文献
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