基于人工神经网络的路基土回弹模量预估方法.pdf

《基于人工神经网络的路基土回弹模量预估方法》 在公路建设和维护领域，路基土的回弹模量（Resilient Modulus，简称MR）是评价路面结构刚度和设计的重要参数。它反映了土壤在受压后恢复原状的能力，对路面的承载力和疲劳寿命有直接影响。传统上，确定MR需要进行大量的现场或实验室测试，这种方法既耗时又成本高昂。因此，研究快速、准确预测MR的方法显得尤为重要。 本文提出了一种基于多人口遗传算法优化的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）方法来预估路基土的回弹模量。多人口遗传算法（Multi-Population Genetic Algorithm, MPGA）解决了传统神经网络训练中可能出现的低效率、局部最优和过拟合问题，提升了模型的泛化能力和预测精度。 该优化的神经网络模型包括十个输入变量、二十一隐藏层神经元和一个输出变量。输入变量涵盖了土壤的物理性质（液限、塑限、塑性指数、0.075mm通过率、最大干密度、最佳含水量），状态变量（压实度、含水量）以及应力变量（围压、剪切应力）。回弹模量作为直接的输出变量，确保了模型的针对性和实用性。 为了验证优化后的ANN方法的有效性，研究者使用了大量现有的实验数据，并将其与现有代表性的估算方法进行了对比。结果显示，优化的神经网络模型在预测速度和泛化能力上具有显著优势，能为公路工程提供更高效、精确的回弹模量预测，从而优化路面设计和施工过程。 此外，这种基于机器学习的方法对于处理非线性关系和复杂数据模式尤为有效，适用于不同地区、不同类型的土壤，具有广泛的适用性和推广价值。未来的研究可以进一步探索如何结合深度学习技术，如卷积神经网络和递归神经网络，以提高预测精度和处理更大规模的数据集。 本研究提出的基于MPGA优化的ANN方法为路基土回弹模量的预测提供了新的工具，有望在道路工程领域推动更智能、更精准的决策支持，减少试验成本，提升工程质量和经济效益。