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小波神经网络在群桩基础轴力监测中的应用
引用本文:薛涛.小波神经网络在群桩基础轴力监测中的应用[J].金陵科技学院学报,2011,27(2).
作者姓名:薛涛
作者单位:金陵科技学院建筑工程学院,江苏南京,211169
基金项目:国家“十一五”科技支撑项目(2006BAG04B01); 国家重点基础研究发展规划(973计划)项目(2002CB412707)
摘    要:深水群桩基础是目前大跨径桥梁工程采用的主要基础型式之一。为了研究其荷载传递机理、群桩效应、上部结构—桩—土的共同作用,信息化施工技术已在多座大型桥梁上得到了运用。然而受水文、气象及工程施工等诸多外界因素的干扰,所监测到的轴力时程曲线存在许多突变点,严重干扰了桩基础承载力的分析和预测。为此,提出基于小波神经网络的预测模型,首先采用小波分析对原始监测数据进行去噪,得到反映实际变化的基桩轴力时程曲线,然后分别采用BP神经网络、改进的BP神经网络和径向基函数(RBF)神经网络对其进行预测。研究结果表明:基于小波分析的径向基函数(RBF)神经网络模型预测效果较好。

关 键 词:超大型  深水群桩基础  轴力监测  小波神经网络模型  

Application of Wavelet Neural Network to Axial Force Monitoring of Pile Group Foundation
XUE Tao.Application of Wavelet Neural Network to Axial Force Monitoring of Pile Group Foundation[J].Journal of Jinling Institute of Technology,2011,27(2).
Authors:XUE Tao
Institution:XUE Tao(Jinling Institute of Technology,Nanjing 211169,China)
Abstract:Deep-water pile group foundation is one of the major foundation types applied in great span bridges.In order to study their load transfer mechanism, pile group effect and interaction among superstructure,piles and soil,information construction technology can be used in lots of large bridges.However,the measured data are usually disturbed by many external factors,such as hydrological,meteorological and construction factors.As a result,there are a lot of breakpoints in the axial force real-time curve which he...
Keywords:super large  deep-water pile group foundation  axial force monitoring  wavelet neural network model  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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