DOI:10.13379/j.issn.1003-8825.202204107开放科学（资源服务）标识码（OSID）不同优化类型组合预测模型在沙漠软土路基的应用尹紫红，陈凌凡，周逸昊（西南交通大学土木工程学院，成都610031）摘要：某沙漠重载铁路工程，地势低洼路段雨季易积水，加上原有高地下水位的长期浸泡和植物根系的有机分解积累，形成了淤泥质或泥炭质软土地基；运用理论分析、现场监测等方法，从权重分配合理性和子模型组合结构两方面探讨组合预测模型的精度优化效果，开展沙漠淤泥质软土路基沉降预测研究。结果表明：双曲线法、三点法、指数曲线法、泊松曲线法、BP神经网络5种预测模型均能达到较高水平的拟合程度；变权重组合预测模型、引入鲸鱼优化算法的自适应权重组合预测模型、滚动动态组合预测模型对于预测精度、效果的提升较小；引入BP神经网络的误差补偿组合预测模型，极大程度地降低了人为建立子预测模型组合结构所产生的精度影响，在沙漠淤泥质软土路基中具有更优的预测精度及效果。关键词：沙漠；软土；路基；沉降预测；组合模型；优化中图分类号：U213.1文献标志码：A文章编号：1003−8825(2023)01−0037−060引言软土地区铁路路基与一般线路相比，在承受上部大荷载的同时，还需保证下部路基变形稳定，对于地基沉降控制要求也需采用更高标准，不均匀沉降或沉降变形过大都会危害列车安全运营。对沿线各段工程进行工后沉降控制是保证软土地区路基工程建设、运营安全顺利开展的基础。工后沉降控制的关键在于高水平的路基沉降预测。杨涛、彭满红、赵俊明、何秉顺等[1-4]分别将各单项预测模型应用于路基沉降中，验证了模型在路基工程领域的可行性；刘军勇[5]对灰色预测模型需要等时距数据的局限性进行了改进，提出了非等时距的改进灰色预测模型；胡伍生等[6]提出了BP神经网络的改进措施，使其能够随路基沉降监测数据进行动态预测；张志伟等[7]提出了借用神经网络对路基沉降预测误差进行补偿的方法，经实测验证，预测精度提升约56%；许明明等[8]对多项预测模型组合的加权系数进行了推导，通过3处工点的应用，极大幅度提升了预测精度与计算效率；彭立顺等[9]采用遗传算法对神经网络进行了优化，并成功应用于四川某路基的沉降预测分析中；沙爱敏等[10]重点对比了多个单项预测模型的预测效果，将其中三项优势模型基于变权重准则组合在一起，提高了路基沉降预测的准确性。综上所述，目前已有众多学者针对不同地质条件、工程特征、地基形式下的路基沉降预测模型展开了研...
