文章主要探讨了在处理软基路基沉降数据时，如何利用基于遗传算法的二次回归方程进行预测分析。软基路基沉降是高速公路建设中的关键问题，因其地质特性导致变形持久，精确预测沉降有助于确保施工质量和控制变形。传统的神经网络方法虽然有一定成效，但存在模型复杂、运算量大、预测精度不高等问题。
文章通过一个具体的软基高速公路案例，选取时段天数、时段载荷量（时段填土高度）和时段加载平均速率作为解释变量，时段沉降量作为被解释变量，建立了非线性的二次回归模型。遗传算法被用于估计模型的系数，优化模型的预测性能。遗传算法是一种优化技术，模仿生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作寻找最优解。
通过对比，发现遗传算法优化后的二次回归方程在沉降预测上的精度高于神经网络，并且模型结构简单，变量间的关系明确，操作简便，适合应用于软基路基沉降预测。论文给出了具体的观测数据，利用这些数据进行建模和模型检验，进一步证明了遗传算法在处理此类非线性问题上的优势。
此外，文章提到了文献引用，表明研究是在已有研究成果的基础上进行的，具有一定的学术参考价值。同时，该研究也得到了多个科研项目的资助，反映了其在该领域的实践意义和科学价值。
总结来说，这篇文章主要贡献了以下几点：
1. 提出了一种基于遗传算法的二次回归方程方法，用于处理软基路基沉降数据，解决了传统神经网络方法的局限性。
2. 通过实际工程案例，证明了这种方法的预测精度和可靠性，为软基路基沉降预测提供了新的工具。
3. 强调了遗传算法在处理多因素非线性系统数据时的优势，如模型简单、变量关系清晰、操作方便。
该研究对于软基路基工程的沉降预测和控制具有实际应用指导意义，对于大数据环境下的数据分析和处理也提供了有价值的参考。
