简述考虑区域沉降高速铁路沉降预测策略-

论文导读：
摘要：有效制约沉降和不均匀沉降是高速铁路线下工程高平顺性的重要保障,在区域沉降地区,地面的不均匀沉降不仅会降低线路设计高程,转变线路坡度,还会造成线下工程出现不均匀沉降,直接影响轨道的平顺性甚至会危及铁路的正常运营。神经网络作为人工智能领域的重要分支,因其对非线性情况的良好逼近能力,已深入到很多工程运用领域中。但是神经网络也有训练时间过长、易进入局部最小值等不足。遗传算法是根据达尔文进化论中适者存活的观点,将实际需要解决的不足,利用计算机模拟生物界中的进化历程,最终寻找出最优解。遗传算法的全局寻优功能可以很好的弥补神经网络易陷于局部最优的情况。本论文将神经网络和遗传算法相融合,利用神经网络的非线性逼近能力和遗传算法良好的全局寻优能力,建立遗传算法优化BP神经网络模型,对区域沉降地区高速铁路线下工程沉降监测数据进行预测。取得了如下成果：1、利用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,设计了遗传BP神经网络计算模型,与传统BP神经网络模型相比,该模型在收敛速度、拟合精度等方面都有显著的改善。2、建立了高速铁路线下工程遗传BP神经网络沉降预测模型,该模型精度取决于实测沉降样本精度和网络的拓扑结构。好的样本数据与网络结构,预测值与实测值吻合较好,能够真实的反映测量点的沉降情况。3、探讨了基于遗传BP神经网络叠加区域沉降的工程沉降预测策略,浅析了高速铁路线下工程沉降变形的影响因子,根据区域沉降地区监测特点,将能够在一定程度上反映区域沉降的基准点变形信息引入遗传BP神经网络中,预测值拟合精度提升了50%以上,预测更加接近实测值,更客观的反映了构筑物的工程沉降情况。关键词：区域沉降论文线下工程论文神经网络论文遗传算法论文预测浅析论文
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Abstract7-9
目录9-11
第1章 绪论11-16

1.1 课题探讨作用11-12

1.2 国内外近况12-14

1.2.1 人工神经网络进展12-13

1.2.2 高速铁路沉降监测13-14

1.3 本论文主要探讨内容14

1.4 本论文的组织结构14-16

第2章 基于人工神经网络的高速铁路沉降预测16-32

2.1 人工神经网络论述16-19

2.

1.1 人工神经网络的概念和特点16-18

2.

1.2 人工神经网络模型18-19

2.2 BP误差反向传播神经网络19-27

2.1 BP网络结构19-20

2.2 BP网络的学习算法20-23

2.3 BP网络的优点及有着的不足23-24

2.4 BP网络结构的优化24-26

2.5 改善的BP网络26-27

2.3 BP神经网络在高速铁路沉降监测中的运用27-32

2.3.1 数据获取27-29

2.3.2 神经网络设计29-31

2.3.3 沉降预测浅析31-32

第3章 基于遗传神经网络的高速铁路沉降预测32-44

3.1 遗传算法32-36

3.

1.1 遗传算法的基本原理32-33

3.

1.2 遗传算法构成要素33-35

3.

1.3 遗传算法的特点35-36

3.2 遗传算法优化神经网络36-40
3.

2.1 遗传算法与神经网络的异同36

3.

2.2 遗传算法优化神经网络36-38

3.

2.3 遗传算法优化BP网络的步骤38-40

3.3 遗传神经网络在高速铁路沉降监测中的运用40-44
第4章 遗传神经网络在区域沉降地区的运用44-51

4.1 探讨区域概况44-45

4.2 沉降变形因子的确定45-46

4.3 考虑区域沉降的遗传神经网络预测46-51

结论及展望51-53
本论文主要探讨成果51
本论文不足与展望51-53
致谢53-54
参考文献54-58
附表58-61
攻读硕士学位期间科研成果61