论文摘要
当前强震后铁路路基变形预测中,相关算法未能考虑激活函数的非线性属性,造成非线性变形特征数据提取不完整,且其特征数据存在偏差,陷入局部最优解。文章提出BP神经网络算法考虑激活函数后对强震路基塌陷变形预测方法,采用双极S因子补偿ReLU非线性激活函数,优化BP神经网络算法,解决非线性路基变形特征数提取问题。利用数据标准化归一方法,对已修正提取的全部变形特征数据进行偏差数据归一,得到路基变形特征数据集合,结合强震后路基变形连接权值计算路基变形预测值,完成强震路基塌陷变形预测。结合实测结果,在matlab下进行预测实验,结果表明所提混合方法可以有效地对水平地震作用下铁路路基塌陷变形程度进行预测,且预测值在误差允许范围内,为铁路的安全运行以及实时维护提供重要依据。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张聚贤,刘伟
关键词: 水平地震作用,铁路,路基塌陷,变形程度预测
来源: 地震工程学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 铁路运输
单位: 辽宁铁道职业技术学院,东北大学
基金: 辽宁省教育厅基金项目(L2015187)
分类号: U213.1
页码: 406-411+475
总页数: 7
文件大小: 915K
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