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路基是高速铁路的轨道基础,是整个线路结构中最为薄弱的环节,对线路的平顺性、稳定性特别敏感,加强对高铁路基的沉降变形分析是确保路基工程施工质量和保障运营安全的重要环节。引入小波神经网络组合模型应用到高铁路基的沉降变形分析中,通过工程实例分析表明,小波神经网络组合模型预测精度较BP神经网络模型高,在高铁路基的沉降变形分析中具有更好的优越性和应用效果。 相似文献
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乔旭 《测绘与空间地理信息》2012,(12):209-212
高速铁路要为列车的高速行驶提供一个高平顺性和高稳定性的轨下基础,而路基作为轨道结构的基础,必须在运营条件下将线路轨道的设计参数保持在要求的标准范围之内,这无疑就对高速铁路的沉降稳定提出了很高的要求。然而,长期以来"桥头跳车"现象一直困绕着人们,究其原因是路桥过渡段的刚性和柔性的差异沉降所致。本文以哈大高铁四平段为例,对路基和过渡段的沉降稳定性以及沉降进行了预测。 相似文献
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高铁路基需严格控制工后不均匀沉降。鉴于高铁路基沉降预测值精度受观测噪声和预测拟合函数的影响,本文提出了基于小波函数去噪,对去噪数据进行灰色Verhulst模型预测的方法,并阐述了高铁路基沉降预测评价方法。通过工程实例对比分析了去噪灰色Verhulst模型、GM(1,1)模型、双曲线模型在沉降数据处理中的拟合精度和预测精度。结果表明:GM(1,1)模型拟合精度高,预测精度低,不适用于长期预测;双曲线法预测精度最低,预测曲线不包含路基饱和发展过程;小波去噪灰色Verhulst模型符合高铁路基沉降规律,预测精度高,可以广泛用于路基沉降预测。 相似文献
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一、概述根据国家高速铁路规划的部署,在杭州至南京之间修建时速为350 km/h的客运专线。由于高速铁路对轨道平顺性的要求,所以在施工过程中,需要进行沉降观测。二、沉降观测的目的和内容沉降观测是高速铁路不可忽视的工作之一。通过沉降观测,可以监测路基、桥梁、涵洞、隧道的沉降定位情况,不但可以为今后的无砟轨道铺设提供参考数据,确保准确性,而且能及时发现异常情况,采取措施,保证工程的安全运营。二十四局南昌建设公司标段起于DK220+914.285,终于DK238+488。线路长约17.6 km。整个标段几乎全部为桥,只有一小段路基。沉降观测的工作流程大致如下:通过布设形变监测控制网,按照相关精度要求, 相似文献
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为实现各种预测模型的优势互补,提高沉降预测精度,分析单项沉降预测模型各自的特点,将组合预测方法应用到高速铁路沉降变形预测分析中;介绍组合预测基本方法和常用的定权方法,提出模型建立的步骤和具体原则,研究出一种变权最优预测的方法。通过工程实例验证表明,该组合方法预测精度较高,拟合能力更强,可作为高速铁路的沉降预测模型。 相似文献