無砟軌道路基沉降預測方法的研究.pdf

1、隨著國家高速鐵路規(guī)模的快速發(fā)展，無砟軌道路基鋪設已經成為了影響高速鐵路運行速度、運營壽命以及安全性的主要因素。路基沉降受氣候、地質等多方面因素的影響，沉降過程十分復雜。當前所采用的預測方法主要是參數擬合法。參數擬合法是在假定沉降規(guī)律的求解方法，樣本學習能力以及模型的泛化能力較差，甚至會出現擬合失敗導致數據發(fā)散等問題。
　　 論文首先針對幾種常規(guī)算法的原理進行分析對比和實測數據論證，而后針對其學習能力差的缺點引入神經網絡算法。神經

2、網絡具有良好的非線性映射能力，能夠很好地逼近任意階的函數。同時針對神經網絡學習速度慢、容易陷入局部極小值等缺點進行了改進;而后將BP神經網絡和路基沉降模型相結合，建立了以前四組沉降值為四維屬性后一組沉降值為結果的輸入輸出數模型，而后通過實測數據進行驗證分析，大大提高了預測模型的學習能力。但神經網絡是基于經驗風險最小的原則，因此學習能力很強但泛化能力依然很弱。
　　 支持向量機是基于結構風險最小化的算法，能夠在小樣本數據下建立非常