钱大林
- 作品数：5 被引量：5H指数：2
- 供职机构：东南大学交通学院更多>>
- 发文基金：江苏省测绘科研项目国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球建筑科学更多>>
- 基于神经网络的组合模型在基坑沉降预测中的应用研究被引量：2
- 2014年
- 通过对基坑沉降发展规律及其沉降曲线特点进行的研究,在多种S型单项预测模型基础上引入了组合预测的思想,本文先用4种S型增长曲线模型分别对基坑开挖周边地表沉降值进行拟合和预测,然后基于各单一模型预测数值通过神经网络进行组合建立组合模型进行预测。通过实例,对模型的预测结果进行了分析和检验,证明了在沉降变形分析中应用此组合预测法的可行性。
- 钱大林张志伟靳璐岩
- 关键词：基坑沉降BP神经网络
- 组合模型在路基沉降中的应用研究
- 钱大林
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- 模型误差补偿技术在路基沉降预测中的应用
- 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...
- 张志伟胡伍生钱大林
- 关键词：误差补偿残差神经网络路基沉降预测
- 一种多维粗差检验及定位的新方法
- 2016年
- 为了保证用于参数模型求解的观测数据不含粗差,将均值漂移模型和线性假设检验法相结合,利用"奇异点"集进行多维粗差检验及定位。用不同的强影响点诊断方法作强影响点检验并作为"奇异点"的并集、将此并集确定为粗差点集、其个数即为粗差的维数、将线性假设检验法和均值漂移模型结合,对粗差点集进行粗差检验及粗差的定位,即用F=η^(*T)P_η~*η~*/m/Ω/(n-t-m)~F_(α,m,n-t-m)作整体粗差检验,当检验不能通过时,再用F_i=η_i^(*2)P_(ηi~*)ηi*Ω/(n-t-m)~F_(α,1,n-t-m)作粗差定位。模拟数据和实测数据的计算结果表明:尽管部分算例中,该方法存在将个别正常点误判为粗差点的"淹没"现象,但能全部检验出粗差点,并能准确地标定粗差的位置。利用"奇异点"集确定观测数据可能存在粗差的维数,结合线性假设检验法和均值漂移模型,能有效地检验出粗差并准确定位。
- 张志伟胡伍生钱大林
- 关键词：粗差检验粗差定位均值漂移模型
- 模型误差补偿技术在路基沉降预测中的应用被引量：3
- 2013年
- 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.
- 张志伟胡伍生钱大林
- 关键词：误差补偿残差神经网络路基沉降预测
