【摘 要】
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为研究长期车辆荷载作用下软基路堤的沉降趋势,提出一种PSO改进的LSS-VM预测模型.首先建立软基路堤的FEM模型,使用数值计算结果作为数据样本进行学习训练,并与神经网络和双曲线模型的沉降预测值对比.结果 表明:3种预测模型中PSO-LSSVM模型的泛化能力最突出,沉降预测相对误差控制在2％以内;长期车辆荷载作用下软基路堤高低两侧会出现不均匀沉降差,低坡侧路基沉降值略大于高坡侧.
【机 构】
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广东粤路勘察设计有限公司,广东广州510630
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为研究长期车辆荷载作用下软基路堤的沉降趋势,提出一种PSO改进的LSS-VM预测模型.首先建立软基路堤的FEM模型,使用数值计算结果作为数据样本进行学习训练,并与神经网络和双曲线模型的沉降预测值对比.结果 表明:3种预测模型中PSO-LSSVM模型的泛化能力最突出,沉降预测相对误差控制在2％以内;长期车辆荷载作用下软基路堤高低两侧会出现不均匀沉降差,低坡侧路基沉降值略大于高坡侧.
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