【摘 要】
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为了解决由路基沉降观测数据建立的沉降预测模型存在的模型误差,用基于残差的神经网络方法对预测模型进行补偿.由预测模型计算模型残差,借助神经网络根据残差对预测模型进行
【机 构】
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东南大学交通学院,南京210096
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为了解决由路基沉降观测数据建立的沉降预测模型存在的模型误差,用基于残差的神经网络方法对预测模型进行补偿.由预测模型计算模型残差,借助神经网络根据残差对预测模型进行补偿,将预测模型与补偿结果叠加获得补偿后的实用模型.对同一地质情况不同软基处理方式进行工程实例验证,结果表明:基于残差的神经网络方法能有效补偿模型误差,神经网络方法补偿后的路基沉降预测模型,其预测精度平均提高了56％,优于原预测模型.
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