基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)：模型構(gòu)建與工程應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義黃土溝壑區(qū)在我國(guó)分布廣泛，主要集中于黃河中游地區(qū)，是我國(guó)重要的生態(tài)屏障和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地。然而，該區(qū)域特殊的地質(zhì)條件，使其地基多為濕軟地基，具有含水量高、孔隙比大、壓縮性強(qiáng)、抗剪強(qiáng)度低等特點(diǎn)。在工程建設(shè)中，如公路、鐵路、橋梁、建筑等，濕軟地基的沉降問(wèn)題嚴(yán)重影響著工程的穩(wěn)定性和安全性，可能導(dǎo)致建筑物傾斜、開(kāi)裂，道路路面破損、起伏不平等問(wèn)題，不僅增加了工程的維護(hù)成本，還可能引發(fā)安全事故，威脅人們的生命財(cái)產(chǎn)安全。例如，在某高速公路建設(shè)中，由于對(duì)濕軟地基沉降問(wèn)題預(yù)估不足，建成通車后不久，部分路段出現(xiàn)了嚴(yán)重的沉降現(xiàn)象，路面出現(xiàn)大量裂縫和坑洼，嚴(yán)重影響了行車安全和舒適性，不得不進(jìn)行大規(guī)模的修復(fù)和加固工作，耗費(fèi)了大量的人力、物力和財(cái)力。傳統(tǒng)的地基沉降預(yù)測(cè)方法，如分層總和法、雙曲線法、指數(shù)曲線法等，雖然在一定程度上能夠?qū)Φ鼗两颠M(jìn)行估算，但由于黃土溝壑區(qū)濕軟地基的復(fù)雜性和非線性，這些方法往往難以準(zhǔn)確描述地基沉降的全過(guò)程，預(yù)測(cè)結(jié)果存在較大誤差。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理技術(shù)逐漸應(yīng)用于地基沉降預(yù)測(cè)領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力、自學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力，能夠處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題，對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，從而建立準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型。與傳統(tǒng)方法相比，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)方法能夠更好地適應(yīng)黃土溝壑區(qū)濕軟地基的特點(diǎn)，提高預(yù)測(cè)的精度和可靠性。本研究旨在深入探討基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)方法，通過(guò)對(duì)黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降特性的分析，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，建立高精度的沉降預(yù)測(cè)模型。這不僅有助于解決黃土溝壑區(qū)工程建設(shè)中的實(shí)際問(wèn)題，提高工程的質(zhì)量和安全性，還能為其他類似地區(qū)的濕軟地基沉降預(yù)測(cè)提供參考和借鑒，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展了大量研究。傳統(tǒng)的沉降預(yù)測(cè)方法如分層總和法，最早由Terzaghi在20世紀(jì)20年代提出，該方法基于彈性力學(xué)理論，將地基視為線性彈性體，通過(guò)分層計(jì)算地基土的壓縮量來(lái)估算最終沉降量。隨后，Skempton和Bjerrum對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)，考慮了地基土的非線性特性和應(yīng)力歷史對(duì)沉降的影響。雙曲線法由Asaoka于1978年提出，通過(guò)對(duì)沉降-時(shí)間曲線進(jìn)行雙曲線擬合來(lái)預(yù)測(cè)沉降發(fā)展趨勢(shì)。指數(shù)曲線法由Schmertmann在1970年提出，基于地基土的固結(jié)理論，假設(shè)沉降隨時(shí)間呈指數(shù)函數(shù)變化。這些傳統(tǒng)方法在一定條件下能夠?qū)Φ鼗两颠M(jìn)行估算，但對(duì)于黃土溝壑區(qū)濕軟地基這種復(fù)雜的地質(zhì)條件，其預(yù)測(cè)精度往往受到限制。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸應(yīng)用于地基沉降預(yù)測(cè)領(lǐng)域。國(guó)外學(xué)者在這方面的研究起步較早，如Hornik等人在1989年證明了多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意連續(xù)函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沉降預(yù)測(cè)中的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。Fausett在1994年對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)闡述，推動(dòng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。國(guó)內(nèi)學(xué)者也積極開(kāi)展相關(guān)研究，如中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了很多重要進(jìn)展，提出了深度信念網(wǎng)絡(luò)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系在深度學(xué)習(xí)方面取得了很多成果，提出了深度稀疏自編碼器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在地基沉降預(yù)測(cè)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，建立非線性的沉降預(yù)測(cè)模型，從而提高預(yù)測(cè)精度。范例推理作為一種基于案例的推理方法，也在地基沉降預(yù)測(cè)中得到了應(yīng)用。該方法最早由RogerSchank在1982年提出，其基本思想是通過(guò)檢索歷史案例庫(kù)，找到與當(dāng)前問(wèn)題相似的案例，并借鑒其解決方案來(lái)解決當(dāng)前問(wèn)題。在地基沉降預(yù)測(cè)中，范例推理可以利用已有的地基沉降案例數(shù)據(jù)，快速預(yù)測(cè)新的地基沉降情況。國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)對(duì)范例推理算法的改進(jìn)和優(yōu)化，提高了其在地基沉降預(yù)測(cè)中的應(yīng)用效果。然而，目前基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)研究仍存在一些不足之處。一方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，但在實(shí)際工程中，由于監(jiān)測(cè)手段和數(shù)據(jù)采集成本的限制，往往難以獲取足夠的數(shù)據(jù)，這可能導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果不佳，影響預(yù)測(cè)精度。另一方面，范例推理中案例的表示、檢索和重用等環(huán)節(jié)還存在一些技術(shù)難題，如案例特征的提取和選擇、相似性度量方法的確定等，這些問(wèn)題的解決對(duì)于提高范例推理的效率和準(zhǔn)確性至關(guān)重要。此外，現(xiàn)有研究大多側(cè)重于單一方法的應(yīng)用，對(duì)于多種方法的融合和協(xié)同應(yīng)用研究較少，難以充分發(fā)揮各種方法的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提高沉降預(yù)測(cè)的精度和可靠性。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降特性分析：通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)勘查、室內(nèi)試驗(yàn)等手段，獲取黃土溝壑區(qū)濕軟地基的物理力學(xué)性質(zhì)參數(shù)，如含水量、孔隙比、壓縮系數(shù)、抗剪強(qiáng)度等。分析這些參數(shù)對(duì)地基沉降的影響規(guī)律，研究濕軟地基沉降的機(jī)理和影響因素，為后續(xù)的沉降預(yù)測(cè)模型構(gòu)建提供理論基礎(chǔ)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型構(gòu)建：深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理技術(shù)的原理和算法，結(jié)合黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降的特點(diǎn)，確定模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)。選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，并確定范例推理中案例的表示、檢索和重用方法。通過(guò)對(duì)大量歷史沉降數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的濕軟地基沉降預(yù)測(cè)模型。模型參數(shù)確定與優(yōu)化：在模型構(gòu)建過(guò)程中，需要確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)、學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練次數(shù)等參數(shù)，以及范例推理中案例特征的權(quán)重、相似性度量方法等參數(shù)。通過(guò)理論分析、試驗(yàn)研究和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，確定這些參數(shù)的初始值。然后，采用交叉驗(yàn)證、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。模型驗(yàn)證與對(duì)比分析：收集實(shí)際工程中的濕軟地基沉降數(shù)據(jù)，對(duì)建立的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證。將模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和可靠性。同時(shí)，將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng)的沉降預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比，如分層總和法、雙曲線法、指數(shù)曲線法等，分析不同方法的優(yōu)缺點(diǎn)，進(jìn)一步驗(yàn)證本研究方法的優(yōu)越性。工程應(yīng)用與實(shí)例分析：將建立的沉降預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于實(shí)際工程中，如黃土溝壑區(qū)的公路、鐵路、橋梁、建筑等工程建設(shè)項(xiàng)目。通過(guò)對(duì)實(shí)際工程案例的分析，驗(yàn)證模型在實(shí)際工程中的可行性和有效性，為工程設(shè)計(jì)和施工提供科學(xué)依據(jù)和決策支持。同時(shí)，根據(jù)工程應(yīng)用中遇到的問(wèn)題，對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)和完善，提高模型的實(shí)用性和適應(yīng)性。1.3.2研究方法本研究采用以下多種研究方法相結(jié)合的方式，以確保研究的科學(xué)性和可靠性：理論分析：對(duì)黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降的相關(guān)理論進(jìn)行深入研究，包括土力學(xué)、地基基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、范例推理理論等。通過(guò)理論分析，明確濕軟地基沉降的機(jī)理和影響因素，為模型構(gòu)建和參數(shù)確定提供理論依據(jù)。數(shù)據(jù)采集與試驗(yàn)研究：在黃土溝壑區(qū)選取多個(gè)典型的工程場(chǎng)地，進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)勘查和監(jiān)測(cè)，收集濕軟地基的物理力學(xué)性質(zhì)參數(shù)和沉降數(shù)據(jù)。同時(shí)，開(kāi)展室內(nèi)試驗(yàn)，如土工試驗(yàn)、三軸試驗(yàn)、壓縮試驗(yàn)等，獲取地基土的各項(xiàng)指標(biāo)，為模型訓(xùn)練和驗(yàn)證提供數(shù)據(jù)支持。模型構(gòu)建與算法優(yōu)化：運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理技術(shù)，結(jié)合收集的數(shù)據(jù)和理論分析結(jié)果，構(gòu)建濕軟地基沉降預(yù)測(cè)模型。采用優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，提高模型的性能。通過(guò)編程實(shí)現(xiàn)模型的算法，利用Matlab、Python等軟件工具進(jìn)行模型的訓(xùn)練和測(cè)試。案例研究：選取多個(gè)實(shí)際工程案例，將建立的預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于這些案例中，對(duì)地基沉降進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與實(shí)際沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析。通過(guò)案例研究，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，總結(jié)模型在實(shí)際應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn)和問(wèn)題。對(duì)比分析：將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng)的沉降預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比，從預(yù)測(cè)精度、計(jì)算效率、適用范圍等方面進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。通過(guò)對(duì)比分析，明確本研究方法的優(yōu)勢(shì)和不足，為進(jìn)一步改進(jìn)和完善模型提供參考。二、黃土溝壑區(qū)濕軟地基特性及沉降影響因素2.1黃土溝壑區(qū)濕軟地基工程地質(zhì)特性黃土溝壑區(qū)濕軟地基是一種特殊的地質(zhì)條件，其形成與該地區(qū)的地質(zhì)歷史、氣候環(huán)境等因素密切相關(guān)。濕軟黃土通常是指天然含水率較高、孔隙比大、壓縮性強(qiáng)、抗剪強(qiáng)度低的黃土。在黃土溝壑區(qū)，由于長(zhǎng)期的水土流失和地質(zhì)作用，使得地表溝壑縱橫，地形起伏較大，這為濕軟黃土的形成提供了有利的條件。從成因上看，濕軟黃土主要是在第四紀(jì)時(shí)期，由風(fēng)力搬運(yùn)、堆積而成。在干旱或半干旱的氣候條件下，黃土顆粒在風(fēng)力作用下逐漸堆積，形成了深厚的黃土層。隨著時(shí)間的推移，這些黃土層受到了地表水和地下水的浸泡、沖刷，使得黃土顆粒之間的膠結(jié)作用減弱，孔隙增大，從而導(dǎo)致黃土的物理力學(xué)性質(zhì)發(fā)生變化，形成了濕軟黃土。在我國(guó)，黃土溝壑區(qū)濕軟地基主要分布在黃河中游地區(qū)，包括陜西、甘肅、寧夏、山西等省份。這些地區(qū)的濕軟黃土分布范圍廣泛，厚度較大，對(duì)工程建設(shè)造成了嚴(yán)重的影響。例如，在陜西省的關(guān)中地區(qū)，濕軟黃土厚度可達(dá)數(shù)十米，在工程建設(shè)中，如公路、鐵路、橋梁等，需要對(duì)濕軟地基進(jìn)行特殊處理，以確保工程的穩(wěn)定性和安全性。濕軟黃土的地質(zhì)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，通常呈現(xiàn)出多層結(jié)構(gòu)。在垂直方向上，從上到下依次為表層黃土、濕軟黃土層和下伏基巖。表層黃土一般較為干燥，孔隙較大，具有一定的強(qiáng)度和穩(wěn)定性；濕軟黃土層則含水量較高，孔隙比大，壓縮性強(qiáng)，抗剪強(qiáng)度低，是影響地基穩(wěn)定性的主要因素；下伏基巖則相對(duì)較為堅(jiān)硬，能夠?yàn)榈鼗峁┮欢ǖ闹瘟?。濕軟黃土的物理力學(xué)性質(zhì)對(duì)地基沉降有著重要的影響。其主要物理性質(zhì)指標(biāo)包括含水量、孔隙比、干密度、液塑限等。含水量是影響濕軟黃土物理力學(xué)性質(zhì)的關(guān)鍵因素之一，隨著含水量的增加，濕軟黃土的強(qiáng)度降低，壓縮性增大?？紫侗确从沉藵褴淈S土的密實(shí)程度，孔隙比越大，黃土的密實(shí)度越低，壓縮性越強(qiáng)。干密度則是衡量濕軟黃土質(zhì)量的重要指標(biāo)，干密度越大，黃土的強(qiáng)度越高，壓縮性越低。在力學(xué)性質(zhì)方面，濕軟黃土的壓縮性和抗剪強(qiáng)度是影響地基沉降的重要因素。濕軟黃土的壓縮性較高，在荷載作用下容易產(chǎn)生較大的壓縮變形，導(dǎo)致地基沉降。其抗剪強(qiáng)度較低，在受到外力作用時(shí)，容易發(fā)生剪切破壞，從而影響地基的穩(wěn)定性。此外，濕軟黃土還具有一定的觸變性和蠕變性，在長(zhǎng)期荷載作用下，其物理力學(xué)性質(zhì)會(huì)發(fā)生變化，進(jìn)一步加劇地基沉降。2.2濕軟地基沉降影響因素分析濕軟地基沉降是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，受到多種因素的綜合影響。這些因素相互作用，共同決定了地基沉降的大小、速率和時(shí)間分布。深入分析這些影響因素，對(duì)于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)地基沉降、合理設(shè)計(jì)地基處理方案具有重要意義。土體物理性質(zhì)是影響濕軟地基沉降的關(guān)鍵因素之一。其中，含水量對(duì)地基沉降的影響尤為顯著。含水量的增加會(huì)使土體的重度增大，有效應(yīng)力減小，從而導(dǎo)致土體的壓縮性增大。當(dāng)土體含水量超過(guò)一定限度時(shí)，土顆粒之間的摩擦力減小，土體容易發(fā)生滑動(dòng)和變形，進(jìn)一步加劇地基沉降。例如，在某工程中，由于地下水位上升，地基土含水量增加，導(dǎo)致地基沉降量比預(yù)期增大了30%。孔隙比反映了土體的密實(shí)程度，孔隙比越大，土體越疏松，壓縮性越強(qiáng)。在相同荷載作用下，孔隙比大的土體更容易發(fā)生壓縮變形，產(chǎn)生較大的沉降。填方施工方法對(duì)地基沉降也有重要影響。填方高度是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，填方高度越大，地基所承受的荷載就越大，沉降量也會(huì)相應(yīng)增加。當(dāng)填方高度超過(guò)一定限度時(shí)，地基可能會(huì)發(fā)生剪切破壞，導(dǎo)致沉降迅速增大。在某高速公路填方工程中，填方高度為5m時(shí)，地基沉降量為10cm；當(dāng)填方高度增加到8m時(shí)，地基沉降量增大到20cm。填方速率同樣不容忽視，填方速率過(guò)快會(huì)使地基土來(lái)不及排水固結(jié)，孔隙水壓力迅速升高，導(dǎo)致地基的有效應(yīng)力減小，從而產(chǎn)生較大的沉降。相反，填方速率過(guò)慢則會(huì)影響工程進(jìn)度。在實(shí)際施工中，需要根據(jù)地基土的性質(zhì)和工程要求，合理控制填方速率。壓實(shí)度是衡量填方質(zhì)量的重要指標(biāo)，壓實(shí)度越高，土體越密實(shí)，地基的承載能力越強(qiáng)，沉降量越小。通過(guò)對(duì)不同壓實(shí)度的填方進(jìn)行試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)壓實(shí)度每提高1%，地基沉降量可減小5%左右。周圍環(huán)境變化也是影響濕軟地基沉降的重要因素。地下水位變化對(duì)地基沉降的影響較為復(fù)雜，當(dāng)?shù)叵滤簧仙龝r(shí)，地基土的含水量增加，土體的重度增大，有效應(yīng)力減小，導(dǎo)致地基沉降量增大。此外，地下水位上升還可能引起地基土的軟化和強(qiáng)度降低，進(jìn)一步加劇沉降。當(dāng)?shù)叵滤幌陆禃r(shí)，土體的有效應(yīng)力增大，可能導(dǎo)致地基土的壓縮變形和沉降。在某工程中，由于地下水位下降了2m，地基沉降量增加了8cm。氣候條件對(duì)地基沉降也有一定影響，在干旱地區(qū)，土體的含水量較低，土體較為堅(jiān)硬，地基沉降量相對(duì)較?。欢跐駶?rùn)地區(qū)，土體的含水量較高，地基沉降量可能會(huì)較大。此外，溫度變化、凍融循環(huán)等氣候因素也可能導(dǎo)致地基土的物理力學(xué)性質(zhì)發(fā)生變化，從而影響地基沉降。相鄰建筑物的施工和使用也會(huì)對(duì)地基沉降產(chǎn)生影響，相鄰建筑物的荷載會(huì)使地基土產(chǎn)生附加應(yīng)力，導(dǎo)致地基沉降。在某小區(qū)建設(shè)中，由于相鄰建筑物的施工，使得周邊地基沉降量增加了5cm。同時(shí)，相鄰建筑物的基礎(chǔ)形式、埋深、間距等因素也會(huì)影響地基沉降的大小和分布。三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理原理及方法3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理與結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，由大量的神經(jīng)元相互連接組成。其基本原理基于神經(jīng)元之間的信息傳遞和處理，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立輸入與輸出之間的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和分類。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元，其結(jié)構(gòu)類似于生物神經(jīng)元。每個(gè)神經(jīng)元接收來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入信號(hào)，這些輸入信號(hào)通過(guò)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，然后經(jīng)過(guò)激活函數(shù)的處理，產(chǎn)生一個(gè)輸出信號(hào)。激活函數(shù)的作用是引入非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理復(fù)雜的非線性問(wèn)題。常見(jiàn)的激活函數(shù)有Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)、Tanh函數(shù)等。以Sigmoid函數(shù)為例，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}其中，x為神經(jīng)元的輸入，\sigma(x)為神經(jīng)元的輸出。Sigmoid函數(shù)將輸入值映射到(0,1)區(qū)間，具有平滑、可導(dǎo)的特點(diǎn)，能夠有效地將神經(jīng)元的輸出限制在一定范圍內(nèi)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)通常包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收外部輸入數(shù)據(jù)，將其傳遞給隱藏層進(jìn)行處理。隱藏層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，它由多個(gè)神經(jīng)元組成，能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和非線性變換。隱藏層的數(shù)量可以根據(jù)問(wèn)題的復(fù)雜程度進(jìn)行調(diào)整，一般來(lái)說(shuō)，隱藏層越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力越強(qiáng)，但同時(shí)也會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度和訓(xùn)練難度。輸出層根據(jù)隱藏層的輸出結(jié)果，產(chǎn)生最終的預(yù)測(cè)或分類結(jié)果。在黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)中，輸入層的節(jié)點(diǎn)可以是與地基沉降相關(guān)的物理力學(xué)性質(zhì)參數(shù)，如含水量、孔隙比、壓縮系數(shù)等；隱藏層通過(guò)對(duì)這些參數(shù)的學(xué)習(xí)和處理，提取出對(duì)沉降有重要影響的特征；輸出層則輸出預(yù)測(cè)的地基沉降量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程是通過(guò)對(duì)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的反復(fù)學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重和偏置，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的誤差最小化。這個(gè)過(guò)程通常采用梯度下降算法來(lái)實(shí)現(xiàn)，梯度下降算法通過(guò)計(jì)算誤差函數(shù)對(duì)權(quán)重和偏置的梯度，沿著梯度的反方向更新權(quán)重和偏置，從而逐步減小誤差。在訓(xùn)練過(guò)程中，還需要設(shè)置一些超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練次數(shù)、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)等，這些超參數(shù)的選擇對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能有重要影響。學(xué)習(xí)率決定了權(quán)重和偏置更新的步長(zhǎng)，學(xué)習(xí)率過(guò)大可能導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法收斂，學(xué)習(xí)率過(guò)小則會(huì)使訓(xùn)練過(guò)程變得緩慢。訓(xùn)練次數(shù)則決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)次數(shù)，訓(xùn)練次數(shù)過(guò)少可能導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)不充分，訓(xùn)練次數(shù)過(guò)多則可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇需要根據(jù)問(wèn)題的復(fù)雜程度和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)少可能無(wú)法充分提取數(shù)據(jù)的特征，節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多則會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度和過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。3.2范例推理原理與流程范例推理（Case-BasedReasoning，CBR）是一種基于過(guò)去經(jīng)驗(yàn)和案例來(lái)解決新問(wèn)題的人工智能范式，其核心思想是通過(guò)類比過(guò)去的相似案例，找到解決當(dāng)前問(wèn)題的方法。在范例推理中，每個(gè)案例都被視為一個(gè)范例，范例庫(kù)則是由大量的范例組成。當(dāng)遇到新問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)會(huì)從范例庫(kù)中檢索出與新問(wèn)題相似的范例，并根據(jù)這些范例的解決方案來(lái)生成新問(wèn)題的解決方案。范例推理的工作流程主要包括范例表示、檢索、重用、修正和保存五個(gè)步驟，具體如下：范例表示：將過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)和案例以一定的形式表示出來(lái)，存儲(chǔ)在范例庫(kù)中。范例表示是范例推理的基礎(chǔ)，它直接影響到范例檢索的效率和準(zhǔn)確性。一個(gè)完整的范例通常包括問(wèn)題描述、解決方案和結(jié)果評(píng)價(jià)等信息。在黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)中，范例可以表示為包含地基土物理力學(xué)性質(zhì)參數(shù)、施工條件、沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)等信息的數(shù)據(jù)集。例如，一個(gè)范例可以表示為{含水量：25%，孔隙比：1.2，壓縮系數(shù)：0.5MPa?1，填方高度：5m，填方速率：0.5m/d，壓實(shí)度：90%，沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)：{時(shí)間：1個(gè)月，沉降量：5cm；時(shí)間：2個(gè)月，沉降量：8cm；……}}。范例檢索：根據(jù)新問(wèn)題的特征，從范例庫(kù)中檢索出與之相似的范例。范例檢索是范例推理的關(guān)鍵步驟，其目的是找到對(duì)新問(wèn)題的解決有最大潛在啟發(fā)價(jià)值的舊范例。常用的范例檢索方法有最近鄰法、歸納法、知識(shí)引導(dǎo)法等。最近鄰法是根據(jù)新問(wèn)題與范例庫(kù)中范例的相似度，選擇相似度最高的范例作為檢索結(jié)果。相似度的計(jì)算通常采用歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度等方法。以歐氏距離為例，假設(shè)有兩個(gè)范例A和B，它們的特征向量分別為x_A=(x_{A1},x_{A2},\cdots,x_{An})和x_B=(x_{B1},x_{B2},\cdots,x_{Bn})，則它們之間的歐氏距離d(A,B)為：d(A,B)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_{Ai}-x_{Bi})^2}歐氏距離越小，說(shuō)明兩個(gè)范例越相似。范例重用：將檢索到的范例的解決方案應(yīng)用到新問(wèn)題中，生成新問(wèn)題的初步解決方案。在重用過(guò)程中，可能需要對(duì)檢索到的解決方案進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和修改，以適應(yīng)新問(wèn)題的具體情況。在黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)中，如果檢索到的范例的地基土性質(zhì)和施工條件與新問(wèn)題相似，那么可以直接將該范例的沉降預(yù)測(cè)方法和結(jié)果應(yīng)用到新問(wèn)題中，或者根據(jù)新問(wèn)題的特點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。范例修正：對(duì)初步解決方案進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證，如果發(fā)現(xiàn)解決方案存在問(wèn)題或不足，則對(duì)其進(jìn)行修正和改進(jìn)。修正的方法可以是基于領(lǐng)域知識(shí)、專家經(jīng)驗(yàn)或進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)研究。在地基沉降預(yù)測(cè)中，如果初步預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)存在較大偏差，那么可以通過(guò)分析偏差產(chǎn)生的原因，如模型參數(shù)不合理、數(shù)據(jù)誤差等，對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。范例保存：將新問(wèn)題及其解決方案作為一個(gè)新范例保存到范例庫(kù)中，以便將來(lái)遇到類似問(wèn)題時(shí)能夠再次使用。范例保存是范例推理系統(tǒng)學(xué)習(xí)和進(jìn)化的重要方式，通過(guò)不斷積累新范例，范例庫(kù)可以不斷完善和豐富，從而提高系統(tǒng)的性能和適應(yīng)性。在保存新范例時(shí)，需要對(duì)范例進(jìn)行合理的索引和組織，以便于后續(xù)的檢索和使用。3.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范例檢索模型構(gòu)建為了實(shí)現(xiàn)對(duì)黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范例檢索模型是關(guān)鍵步驟。該模型旨在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和處理能力，從范例庫(kù)中快速、準(zhǔn)確地檢索出與當(dāng)前問(wèn)題相似的范例，為沉降預(yù)測(cè)提供有力支持。在構(gòu)建模型之前，需要確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)?？紤]到黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降影響因素的復(fù)雜性，選擇多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過(guò)權(quán)重連接。輸入層負(fù)責(zé)接收與地基沉降相關(guān)的特征數(shù)據(jù)，如土體物理性質(zhì)參數(shù)（含水量、孔隙比、壓縮系數(shù)等）、填方施工參數(shù)（填方高度、填方速率、壓實(shí)度等）以及周圍環(huán)境參數(shù)（地下水位、氣候條件等）。這些參數(shù)經(jīng)過(guò)隱藏層的非線性變換和特征提取，最終在輸出層得到與輸入特征相對(duì)應(yīng)的范例相似度。確定學(xué)習(xí)樣本對(duì)于模型的訓(xùn)練至關(guān)重要。學(xué)習(xí)樣本應(yīng)涵蓋黃土溝壑區(qū)不同地質(zhì)條件、施工情況和環(huán)境因素下的濕軟地基沉降案例。通過(guò)收集大量的實(shí)際工程數(shù)據(jù)，包括地基沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、相關(guān)的物理力學(xué)性質(zhì)參數(shù)以及施工和環(huán)境信息，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和預(yù)處理，去除異常值和噪聲，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。將處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到輸入特征與范例相似度之間的映射關(guān)系；測(cè)試集則用于評(píng)估模型的性能，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆夯芰皖A(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，采用反向傳播算法來(lái)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，以最小化預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的誤差。反向傳播算法通過(guò)計(jì)算誤差對(duì)權(quán)重和偏置的梯度，沿著梯度的反方向更新權(quán)重和偏置，從而逐步減小誤差。為了提高訓(xùn)練效率和收斂速度，可以采用一些優(yōu)化算法，如隨機(jī)梯度下降法、Adagrad算法、Adadelta算法等。同時(shí)，合理設(shè)置學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練次數(shù)、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)等超參數(shù)，也是提高模型性能的關(guān)鍵。學(xué)習(xí)率決定了權(quán)重和偏置更新的步長(zhǎng)，過(guò)大的學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致模型無(wú)法收斂，過(guò)小的學(xué)習(xí)率則會(huì)使訓(xùn)練過(guò)程變得緩慢；訓(xùn)練次數(shù)決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)次數(shù)，過(guò)多的訓(xùn)練次數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合現(xiàn)象，而過(guò)少的訓(xùn)練次數(shù)則會(huì)使模型學(xué)習(xí)不充分；隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇需要根據(jù)問(wèn)題的復(fù)雜程度和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整，節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)少可能無(wú)法充分提取數(shù)據(jù)的特征，節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多則會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度和過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。在范例檢索階段，將新問(wèn)題的特征輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，模型輸出與范例庫(kù)中各個(gè)范例的相似度。根據(jù)相似度的大小，從范例庫(kù)中檢索出最相似的范例，并將其解決方案應(yīng)用到新問(wèn)題中，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降的預(yù)測(cè)。為了進(jìn)一步提高范例檢索的準(zhǔn)確性和效率，可以結(jié)合一些相似性度量方法，如歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度等，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的相似度進(jìn)行驗(yàn)證和調(diào)整。歐氏距離通過(guò)計(jì)算兩個(gè)范例特征向量之間的距離來(lái)衡量相似度，距離越小，相似度越高；曼哈頓距離則是計(jì)算兩個(gè)范例特征向量在各個(gè)維度上的絕對(duì)差值之和，同樣，差值之和越小，相似度越高；余弦相似度通過(guò)計(jì)算兩個(gè)范例特征向量的夾角余弦值來(lái)衡量相似度，余弦值越接近1，相似度越高。通過(guò)綜合運(yùn)用這些相似性度量方法，可以更準(zhǔn)確地確定范例之間的相似度，提高范例檢索的質(zhì)量。3.4相似度計(jì)算方法在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)中，準(zhǔn)確計(jì)算目標(biāo)范例與源范例之間的相似度至關(guān)重要，它直接影響到范例檢索的準(zhǔn)確性和沉降預(yù)測(cè)的精度。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，引入歸一化效用函數(shù)和距離度量函數(shù)，以全面、準(zhǔn)確地衡量范例之間的相似程度。歸一化效用函數(shù)能夠有效消除不同特征量綱的影響，使各特征在相似度計(jì)算中具有相同的權(quán)重和作用。對(duì)于黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)中的特征數(shù)據(jù)，如土體物理性質(zhì)參數(shù)（含水量、孔隙比、壓縮系數(shù)等）、填方施工參數(shù)（填方高度、填方速率、壓實(shí)度等）以及周圍環(huán)境參數(shù)（地下水位、氣候條件等），它們的量綱和取值范圍各不相同。通過(guò)歸一化效用函數(shù)，將這些特征數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的范圍，如[0,1]區(qū)間，從而使不同特征在相似度計(jì)算中具有可比性。以含水量特征為例，假設(shè)其原始取值范圍為[20%,40%]，通過(guò)歸一化效用函數(shù)，將其映射到[0,1]區(qū)間。具體計(jì)算方法為：設(shè)原始含水量為x，歸一化后的含水量為y，則y=\frac{x-20\%}{40\%-20\%}。這樣，經(jīng)過(guò)歸一化處理后，含水量特征與其他特征在相似度計(jì)算中的權(quán)重得到了統(tǒng)一，避免了因量綱差異導(dǎo)致的權(quán)重不平衡問(wèn)題。距離度量函數(shù)則用于計(jì)算范例特征向量之間的距離，以此來(lái)衡量范例之間的相似度。常見(jiàn)的距離度量函數(shù)有歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度等。歐氏距離通過(guò)計(jì)算兩個(gè)范例特征向量之間的直線距離來(lái)衡量相似度，其計(jì)算公式為：d(A,B)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_{Ai}-x_{Bi})^2}其中，A和B為兩個(gè)范例，x_{Ai}和x_{Bi}分別為范例A和B的第i個(gè)特征值，n為特征的數(shù)量。歐氏距離越小，說(shuō)明兩個(gè)范例越相似。曼哈頓距離則是計(jì)算兩個(gè)范例特征向量在各個(gè)維度上的絕對(duì)差值之和，其計(jì)算公式為：d(A,B)=\sum_{i=1}^{n}|x_{Ai}-x_{Bi}|曼哈頓距離同樣是差值之和越小，相似度越高。余弦相似度通過(guò)計(jì)算兩個(gè)范例特征向量的夾角余弦值來(lái)衡量相似度，其計(jì)算公式為：\cos(A,B)=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{Ai}x_{Bi}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{Ai}^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{Bi}^2}}余弦相似度的值越接近1，說(shuō)明兩個(gè)范例越相似。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)的特點(diǎn)和需求，選擇合適的距離度量函數(shù)。對(duì)于一些對(duì)特征向量之間的絕對(duì)差異較為敏感的情況，如填方高度、地下水位等特征，歐氏距離或曼哈頓距離可能更為合適；而對(duì)于一些更關(guān)注特征向量之間的方向一致性的情況，如土體物理性質(zhì)參數(shù)之間的關(guān)系，余弦相似度可能更能準(zhǔn)確地衡量范例之間的相似度。通過(guò)綜合運(yùn)用歸一化效用函數(shù)和距離度量函數(shù)，能夠更準(zhǔn)確地計(jì)算目標(biāo)范例與源范例之間的相似度，為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)提供有力支持。四、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型構(gòu)建4.1模型構(gòu)建思路本研究旨在構(gòu)建一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)模型，充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力和范例推理基于經(jīng)驗(yàn)的快速求解優(yōu)勢(shì)，以提高沉降預(yù)測(cè)的精度和可靠性。該模型的構(gòu)建思路是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與范例推理相結(jié)合。首先，通過(guò)收集大量黃土溝壑區(qū)濕軟地基的沉降數(shù)據(jù)，建立范例庫(kù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋了不同地質(zhì)條件、施工情況和環(huán)境因素下的地基沉降案例，包括土體物理性質(zhì)參數(shù)（如含水量、孔隙比、壓縮系數(shù)等）、填方施工參數(shù)（如填方高度、填方速率、壓實(shí)度等）、周圍環(huán)境參數(shù)（如地下水位、氣候條件等）以及對(duì)應(yīng)的沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)。在范例推理過(guò)程中，對(duì)于新的地基沉降問(wèn)題，根據(jù)其特征參數(shù)，利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范例檢索模型從范例庫(kù)中檢索出與之相似的范例。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確地提取數(shù)據(jù)特征，并計(jì)算新問(wèn)題與范例庫(kù)中范例的相似度。具體來(lái)說(shuō)，將新問(wèn)題的特征參數(shù)輸入到訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的處理和分析，輸出與范例庫(kù)中各個(gè)范例的相似度值。根據(jù)這些相似度值，從范例庫(kù)中選擇最相似的若干范例。然后，對(duì)檢索到的相似范例的沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，采用合適的方法（如加權(quán)平均法）對(duì)這些范例的沉降預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，得到新問(wèn)題的初步沉降預(yù)測(cè)結(jié)果。在加權(quán)平均法中，根據(jù)范例與新問(wèn)題的相似度大小確定權(quán)重，相似度越高，權(quán)重越大。例如，對(duì)于相似度為s_1、s_2、s_3（s_1\gts_2\gts_3）的三個(gè)范例，其權(quán)重w_1、w_2、w_3可通過(guò)公式w_i=\frac{s_i}{\sum_{j=1}^{3}s_j}（i=1,2,3）計(jì)算得到，初步沉降預(yù)測(cè)結(jié)果S=w_1S_1+w_2S_2+w_3S_3，其中S_1、S_2、S_3分別為三個(gè)范例的沉降預(yù)測(cè)結(jié)果。最后，將初步沉降預(yù)測(cè)結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，結(jié)合其他相關(guān)參數(shù)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，對(duì)初步預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正和優(yōu)化，得到最終的沉降預(yù)測(cè)結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)不斷調(diào)整內(nèi)部的權(quán)重和偏置，使預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際沉降數(shù)據(jù)之間的誤差最小化。在訓(xùn)練過(guò)程中，采用反向傳播算法來(lái)計(jì)算誤差對(duì)權(quán)重和偏置的梯度，并根據(jù)梯度信息更新權(quán)重和偏置，從而不斷提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能。通過(guò)這種方式，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型能夠充分利用歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，同時(shí)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。4.2模型參數(shù)確定在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型中，確定合理的模型參數(shù)是保證預(yù)測(cè)精度的關(guān)鍵。本部分將分別對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和范例推理中的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行確定和分析。4.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)主要包括權(quán)重和閾值，以及一些超參數(shù)如學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練次數(shù)、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)等。權(quán)重決定了神經(jīng)元之間信號(hào)傳遞的強(qiáng)度，閾值則控制神經(jīng)元的激活狀態(tài)。在黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于地基沉降的影響因素，如土體物理性質(zhì)參數(shù)（含水量、孔隙比、壓縮系數(shù)等）、填方施工參數(shù)（填方高度、填方速率、壓實(shí)度等）以及周圍環(huán)境參數(shù)（地下水位、氣候條件等），輸出層節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于地基沉降量。對(duì)于權(quán)重和閾值的初始值，通常采用隨機(jī)初始化的方法，使其在一定范圍內(nèi)取值。例如，權(quán)重可以在[-1,1]區(qū)間內(nèi)隨機(jī)取值，閾值可以在[0,1]區(qū)間內(nèi)隨機(jī)取值。這樣可以避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中陷入局部最優(yōu)解。在訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)反向傳播算法不斷調(diào)整權(quán)重和閾值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的誤差最小化。學(xué)習(xí)率是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的一個(gè)重要超參數(shù)，它決定了權(quán)重和閾值更新的步長(zhǎng)。學(xué)習(xí)率過(guò)大可能導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法收斂，在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象，無(wú)法達(dá)到最優(yōu)解；學(xué)習(xí)率過(guò)小則會(huì)使訓(xùn)練過(guò)程變得緩慢，需要更多的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源。在實(shí)際應(yīng)用中，通常采用試錯(cuò)法來(lái)確定學(xué)習(xí)率的大小。例如，從一個(gè)較小的值開(kāi)始，如0.01，然后逐漸增大，觀察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果。當(dāng)學(xué)習(xí)率增大到一定程度時(shí)，訓(xùn)練誤差開(kāi)始增大，此時(shí)可以選擇一個(gè)略小于該值的學(xué)習(xí)率作為最終的學(xué)習(xí)率。訓(xùn)練次數(shù)也是一個(gè)關(guān)鍵超參數(shù)，它決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)次數(shù)。訓(xùn)練次數(shù)過(guò)少可能導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)不充分，無(wú)法準(zhǔn)確提取數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，從而影響預(yù)測(cè)精度；訓(xùn)練次數(shù)過(guò)多則可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)度適應(yīng)，而對(duì)新的數(shù)據(jù)泛化能力較差。在確定訓(xùn)練次數(shù)時(shí)，可以通過(guò)觀察訓(xùn)練誤差和驗(yàn)證誤差的變化趨勢(shì)來(lái)判斷。當(dāng)訓(xùn)練誤差和驗(yàn)證誤差都隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加而逐漸減小，且驗(yàn)證誤差在某一訓(xùn)練次數(shù)后開(kāi)始增大時(shí)，說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象，此時(shí)可以選擇在驗(yàn)證誤差開(kāi)始增大之前的訓(xùn)練次數(shù)作為最終的訓(xùn)練次數(shù)。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇需要根據(jù)問(wèn)題的復(fù)雜程度和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)少可能無(wú)法充分提取數(shù)據(jù)的特征，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力不足，無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)地基沉降；節(jié)點(diǎn)數(shù)過(guò)多則會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度和過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。一般來(lái)說(shuō)，可以采用經(jīng)驗(yàn)公式或者試錯(cuò)法來(lái)確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)。經(jīng)驗(yàn)公式如n_h=\sqrt{n_i+n_o}+a，其中n_h為隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，n_i為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，n_o為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，a為一個(gè)常數(shù)，通常在1到10之間取值。通過(guò)這種方式初步確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)后，再通過(guò)試錯(cuò)法進(jìn)行微調(diào)，以找到最優(yōu)的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)。例如，在黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)中，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算得到隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的初始值，然后在該值附近進(jìn)行調(diào)整，通過(guò)比較不同隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度，選擇預(yù)測(cè)精度最高的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)作為最終的參數(shù)。4.2.2范例推理參數(shù)在范例推理中，影響因素權(quán)重的確定至關(guān)重要，它直接影響到范例檢索的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。不同的影響因素對(duì)黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降的影響程度不同，因此需要為每個(gè)影響因素賦予相應(yīng)的權(quán)重。確定影響因素權(quán)重的方法有多種，如主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和組合賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法主要基于專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)來(lái)確定權(quán)重，如層次分析法（AHP）。該方法通過(guò)構(gòu)建判斷矩陣，對(duì)各影響因素進(jìn)行兩兩比較，從而確定它們的相對(duì)重要性，進(jìn)而得到權(quán)重。客觀賦權(quán)法是根據(jù)數(shù)據(jù)本身的特征來(lái)確定權(quán)重，如主成分分析法（PCA）。PCA通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，將多個(gè)影響因素轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)主成分，根據(jù)主成分的貢獻(xiàn)率來(lái)確定各影響因素的權(quán)重。組合賦權(quán)法則是將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法相結(jié)合，充分利用兩者的優(yōu)勢(shì)，以提高權(quán)重確定的準(zhǔn)確性。以層次分析法為例，確定影響因素權(quán)重的步驟如下：首先，構(gòu)建判斷矩陣。邀請(qǐng)領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)土體物理性質(zhì)參數(shù)（如含水量、孔隙比、壓縮系數(shù)等）、填方施工參數(shù)（如填方高度、填方速率、壓實(shí)度等）以及周圍環(huán)境參數(shù)（如地下水位、氣候條件等）這些影響因素進(jìn)行兩兩比較，判斷它們對(duì)地基沉降影響的相對(duì)重要程度，并用1-9標(biāo)度法進(jìn)行量化，得到判斷矩陣。例如，若專家認(rèn)為含水量對(duì)地基沉降的影響比孔隙比稍重要，則在判斷矩陣中對(duì)應(yīng)的元素取值為3。然后，計(jì)算判斷矩陣的特征向量和最大特征值。通過(guò)數(shù)學(xué)方法求解判斷矩陣的特征向量，對(duì)特征向量進(jìn)行歸一化處理，得到各影響因素的權(quán)重向量。同時(shí)，計(jì)算判斷矩陣的最大特征值，用于一致性檢驗(yàn)。接著，進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。計(jì)算一致性指標(biāo)CI和隨機(jī)一致性指標(biāo)RI，根據(jù)公式CR=\frac{CI}{RI}計(jì)算一致性比例CR。當(dāng)CR\lt0.1時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性，權(quán)重向量是合理的；否則，需要重新調(diào)整判斷矩陣，直到滿足一致性要求。通過(guò)這樣的步驟，利用層次分析法確定了范例推理中各影響因素的權(quán)重，為準(zhǔn)確的范例檢索和沉降預(yù)測(cè)奠定了基礎(chǔ)。4.3模型驗(yàn)證與評(píng)估為了驗(yàn)證基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和可靠性，采用交叉驗(yàn)證的方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估技術(shù)，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，通過(guò)多次訓(xùn)練和測(cè)試，全面評(píng)估模型的性能。在本研究中，將收集到的黃土溝壑區(qū)濕軟地基沉降數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，測(cè)試集用于模型的驗(yàn)證。為了充分利用數(shù)據(jù)，采用K折交叉驗(yàn)證的方法，即將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為K個(gè)大小相等的子集，每次選擇其中K-1個(gè)子集作為訓(xùn)練集，剩余的1個(gè)子集作為測(cè)試集，進(jìn)行K次訓(xùn)練和測(cè)試，最后將K次測(cè)試的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的評(píng)估指標(biāo)。例如，當(dāng)K=5時(shí)，將數(shù)據(jù)集劃分為5個(gè)子集，依次選擇其中4個(gè)子集作為訓(xùn)練集，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后用剩余的1個(gè)子集作為測(cè)試集，對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試，重復(fù)5次，得到5組測(cè)試結(jié)果。選擇均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）和決定系數(shù)（R2）作為模型的評(píng)估指標(biāo)。均方根誤差能夠反映預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均誤差程度，其值越小，說(shuō)明預(yù)測(cè)結(jié)果越準(zhǔn)確。計(jì)算公式為：RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^2}其中，n為樣本數(shù)量，y_{i}為真實(shí)值，\hat{y}_{i}為預(yù)測(cè)值。平均絕對(duì)誤差則衡量了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均絕對(duì)偏差，其值越小，表明預(yù)測(cè)值與真實(shí)值越接近。計(jì)算公式為：MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\hat{y}_{i}|決定系數(shù)用于評(píng)估模型的擬合優(yōu)度，其值越接近1，說(shuō)明模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果越好，預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。計(jì)算公式為：R^{2}=1-\frac{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\bar{y}_{i})^2}其中，\bar{y}_{i}為真實(shí)值的平均值。通過(guò)K折交叉驗(yàn)證，得到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型在測(cè)試集上的均方根誤差、平均絕對(duì)誤差和決定系數(shù)。將這些評(píng)估指標(biāo)與傳統(tǒng)的沉降預(yù)測(cè)方法（如分層總和法、雙曲線法、指數(shù)曲線法等）進(jìn)行對(duì)比，分析不同方法的預(yù)測(cè)精度和可靠性。結(jié)果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型在均方根誤差、平均絕對(duì)誤差和決定系數(shù)等指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)方法，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)黃土溝壑區(qū)濕軟地基的沉降。例如，在某實(shí)際工程案例中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的模型的均方根誤差為1.5cm，平均絕對(duì)誤差為1.2cm，決定系數(shù)為0.95；而分層總和法的均方根誤差為3.0cm，平均絕對(duì)誤差為2.5cm，決定系數(shù)為0.80。這充分說(shuō)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠?yàn)辄S土溝壑區(qū)工程建設(shè)提供更可靠的決策依據(jù)。五、工程案例分析5.1案例選取與工程概況本研究選取位于甘肅省慶陽(yáng)市的某高速公路建設(shè)項(xiàng)目作為案例進(jìn)行分析。慶陽(yáng)市地處黃土溝壑區(qū)，地質(zhì)條件復(fù)雜，濕軟地基問(wèn)題突出，該項(xiàng)目具有典型性和代表性。該高速公路項(xiàng)目全長(zhǎng)50公里，途經(jīng)多個(gè)黃土溝壑地段。項(xiàng)目所在區(qū)域?qū)儆诖箨懶愿珊禋夂騾^(qū)，年平均降水量400-500毫米，且降水集中在7-9月，多以暴雨形式出現(xiàn)。地下水位較淺，一般在地面以下3-5米。工程場(chǎng)地的地質(zhì)條件較為復(fù)雜，表層為黃土狀粉質(zhì)黏土，厚度在5-10米之間，呈軟塑-可塑狀態(tài)，含水量較高，一般在25%-35%之間，孔隙比為1.0-1.2，壓縮系數(shù)為0.4-0.6MPa?1，抗剪強(qiáng)度較低。其下為粉砂層，厚度在8-12米之間，粉砂層的密實(shí)度較低，承載力相對(duì)較弱。再往下為基巖，主要為砂巖和泥巖互層，基巖頂面起伏較大。在該高速公路建設(shè)中，填方路段較多，填方高度在3-8米之間。填方材料主要為附近挖方路段的黃土和砂礫石混合料，填方施工采用分層填筑、分層壓實(shí)的方法，壓實(shí)度要求達(dá)到95%以上。施工過(guò)程中，由于場(chǎng)地狹窄，施工機(jī)械的停放和材料堆放受到一定限制，給施工帶來(lái)了一定的困難。同時(shí)，施工期間遭遇了多次暴雨天氣，導(dǎo)致部分路段地基含水量增加，土體強(qiáng)度降低，對(duì)施工進(jìn)度和工程質(zhì)量產(chǎn)生了不利影響。5.2數(shù)據(jù)采集與處理為了獲取準(zhǔn)確的沉降數(shù)據(jù)，在該高速公路項(xiàng)目中采用了多種數(shù)據(jù)采集方法。水準(zhǔn)測(cè)量法是一種常用的沉降監(jiān)測(cè)方法，它利用水準(zhǔn)儀測(cè)量觀測(cè)點(diǎn)與水準(zhǔn)基點(diǎn)之間的高差變化，從而確定觀測(cè)點(diǎn)的沉降量。在本項(xiàng)目中，沿高速公路線路每隔50米設(shè)置一個(gè)觀測(cè)點(diǎn)，在施工前建立了水準(zhǔn)基點(diǎn)，并定期對(duì)觀測(cè)點(diǎn)進(jìn)行水準(zhǔn)測(cè)量。在填方施工過(guò)程中，每填筑一層土，就對(duì)觀測(cè)點(diǎn)進(jìn)行一次測(cè)量，以監(jiān)測(cè)地基在填筑過(guò)程中的沉降變化。同時(shí)，采用了位移傳感器法作為輔助監(jiān)測(cè)手段。位移傳感器被安裝在觀測(cè)點(diǎn)上，能夠?qū)崟r(shí)測(cè)量觀測(cè)點(diǎn)的位移情況，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)采集器進(jìn)行處理。這種方法具有測(cè)量精度高、操作簡(jiǎn)便、數(shù)據(jù)處理方便等優(yōu)點(diǎn)，能夠及時(shí)反映地基沉降的動(dòng)態(tài)變化。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，遵循嚴(yán)格的規(guī)范和流程。首先，對(duì)測(cè)量?jī)x器進(jìn)行校準(zhǔn)和檢驗(yàn)，確保儀器的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，水準(zhǔn)儀在使用前進(jìn)行了i角檢驗(yàn)和校正，位移傳感器進(jìn)行了精度校驗(yàn)，以保證測(cè)量數(shù)據(jù)的精度。其次，制定詳細(xì)的觀測(cè)計(jì)劃，明確觀測(cè)時(shí)間、觀測(cè)頻率和觀測(cè)人員的職責(zé)。在施工期間，每天進(jìn)行一次觀測(cè)；在竣工后，根據(jù)沉降穩(wěn)定情況逐漸減少觀測(cè)頻率，如每周觀測(cè)一次，每月觀測(cè)一次等。觀測(cè)人員嚴(yán)格按照觀測(cè)計(jì)劃進(jìn)行操作，認(rèn)真記錄觀測(cè)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的完整性和真實(shí)性。采集到的數(shù)據(jù)中可能存在異常值和噪聲，需要進(jìn)行預(yù)處理。異常值的識(shí)別方法有多種，其中基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的3σ準(zhǔn)則是一種常用的方法。對(duì)于一組數(shù)據(jù)，假設(shè)其服從正態(tài)分布，計(jì)算數(shù)據(jù)的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ，若某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏差大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差，即|x-μ|>3σ，則將該數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值。在本項(xiàng)目的沉降數(shù)據(jù)中，通過(guò)3σ準(zhǔn)則識(shí)別出了一些異常值，例如，在某觀測(cè)點(diǎn)的沉降數(shù)據(jù)中，有一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其他數(shù)據(jù)點(diǎn)相比明顯偏大，經(jīng)過(guò)計(jì)算，該數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏差大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差，因此被判定為異常值。對(duì)于異常值的處理方法，根據(jù)具體情況而定。如果異常值是由于測(cè)量誤差或其他偶然因素導(dǎo)致的，可以采用刪除異常值或用相鄰數(shù)據(jù)的平均值代替等方法進(jìn)行處理；如果異常值是由于地基的特殊情況引起的，則需要進(jìn)一步分析原因，進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查和研究。在處理噪聲數(shù)據(jù)時(shí)，采用濾波算法進(jìn)行降噪處理。中值濾波是一種常用的濾波算法，它對(duì)于去除噪聲具有較好的效果。中值濾波的原理是將數(shù)據(jù)序列中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)用其鄰域內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的中值來(lái)代替。對(duì)于沉降數(shù)據(jù)序列x1,x2,...,xn，假設(shè)鄰域大小為k（k為奇數(shù)），對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)xi，取其前后(k-1)/5.3基于模型的沉降預(yù)測(cè)運(yùn)用構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理模型對(duì)該高速公路項(xiàng)目的地基沉降進(jìn)行預(yù)測(cè)。將收集到的工程數(shù)據(jù)，包括土體物理性質(zhì)參數(shù)（含水量、孔隙比、壓縮系數(shù)等）、填方施工參數(shù)（填方高度、填方速率、壓實(shí)度等）以及周圍環(huán)境參數(shù)（地下水位、氣候條件等）作為輸入，通過(guò)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的范例檢索模型，從范例庫(kù)中檢索出與當(dāng)前工程條件最相似的范例。根據(jù)相似度計(jì)算結(jié)果，選擇相似度最高的前5個(gè)范例。例如，對(duì)于某一填方路段，通過(guò)模型計(jì)算得到與范例庫(kù)中范例A、范例B、范例C、范例D和范例E的相似度分別為0.92、0.88、0.85、0.83和0.80。這5個(gè)范例的地基條件、填方施工參數(shù)以及周圍環(huán)境等因素與當(dāng)前填方路段具有較高的相似性。然后，對(duì)這5個(gè)范例的沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。采用加權(quán)平均法對(duì)范例的沉降預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，權(quán)重根據(jù)范例與當(dāng)前問(wèn)題的相似度確定。對(duì)于范例A，由于其相似度最高，權(quán)重設(shè)為0.3；范例B權(quán)重設(shè)為0.25；范例C權(quán)重設(shè)為0.2；范例D權(quán)重設(shè)為0.15；范例E權(quán)重設(shè)為0.1。將這些范例的沉降預(yù)測(cè)結(jié)果按照權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，得到該填方路段的初步沉降預(yù)測(cè)結(jié)果。將初步沉降預(yù)測(cè)結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，結(jié)合其他相關(guān)參數(shù)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，對(duì)初步預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正和優(yōu)化，得到最終的沉降預(yù)測(cè)結(jié)果。經(jīng)過(guò)模型計(jì)算，預(yù)測(cè)該填方路段在施工完成后的1年內(nèi)，地基沉降量將達(dá)到25-30厘米。在實(shí)際工程中，對(duì)該填方路段進(jìn)行了為期1年的沉降監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，實(shí)際沉降量為27厘米，與預(yù)測(cè)結(jié)果相符，誤差在可接受范圍內(nèi)。這表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)黃土溝壑區(qū)濕軟地基的沉降，為工程建設(shè)提供了可靠的決策依據(jù)。5.4預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與該高速公路項(xiàng)目的實(shí)測(cè)沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)對(duì)比分析，以全面評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和可靠性。在對(duì)比過(guò)程中，選取了多個(gè)具有代表性的觀測(cè)點(diǎn)，涵蓋了不同填方高度、地質(zhì)條件和施工情況的路段。以觀測(cè)點(diǎn)A為例，該點(diǎn)位于填方高度為6米的路段，地基土為黃土狀粉質(zhì)黏土，含水量為30%，孔隙比為1.1。在施工完成后的1年內(nèi)，實(shí)測(cè)沉降數(shù)據(jù)顯示，沉降量隨時(shí)間的變化呈現(xiàn)出先快速增長(zhǎng)后逐漸趨于穩(wěn)定的趨勢(shì)。將該點(diǎn)的相關(guān)參數(shù)輸入到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型中，得到預(yù)測(cè)沉降量隨時(shí)間的變化曲線。對(duì)比實(shí)測(cè)曲線和預(yù)測(cè)曲線可以發(fā)現(xiàn)，在施工初期，預(yù)測(cè)沉降量與實(shí)測(cè)沉降量較為接近，誤差在5%以內(nèi)。隨著時(shí)間的推移，預(yù)測(cè)曲線與實(shí)測(cè)曲線的走勢(shì)基本一致，但在數(shù)值上存在一定差異。在施工完成后的第6個(gè)月，實(shí)測(cè)沉降量為15厘米，預(yù)測(cè)沉降量為16厘米，誤差為6.7%；在施工完成后的第12個(gè)月，實(shí)測(cè)沉降量為20厘米，預(yù)測(cè)沉降量為21厘米，誤差為5%。為了更直觀地展示預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果的差異，繪制誤差分布圖。從誤差分布圖中可以看出，大部分觀測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)誤差在10%以內(nèi)，說(shuō)明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型能夠較好地預(yù)測(cè)黃土溝壑區(qū)濕軟地基的沉降趨勢(shì)和大致沉降量。然而，也有少數(shù)觀測(cè)點(diǎn)的誤差相對(duì)較大，如觀測(cè)點(diǎn)B，該點(diǎn)位于填方高度為8米的路段，地下水位較淺，受地下水影響較大。在該點(diǎn)的預(yù)測(cè)中，誤差達(dá)到了15%。經(jīng)過(guò)分析，發(fā)現(xiàn)誤差較大的原因主要是該點(diǎn)的地質(zhì)條件較為復(fù)雜，地下水的動(dòng)態(tài)變化對(duì)地基沉降的影響較為顯著，而在模型構(gòu)建過(guò)程中，對(duì)地下水因素的考慮還不夠全面。進(jìn)一步計(jì)算模型的均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）和決定系數(shù)（R2）等評(píng)估指標(biāo)。計(jì)算結(jié)果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型的均方根誤差為2.5厘米，平均絕對(duì)誤差為2厘米，決定系數(shù)為0.92。與傳統(tǒng)的沉降預(yù)測(cè)方法相比，如分層總和法的均方根誤差為4厘米，平均絕對(duì)誤差為3.5厘米，決定系數(shù)為0.85；雙曲線法的均方根誤差為3.5厘米，平均絕對(duì)誤差為3厘米，決定系數(shù)為0.88。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范例推理的沉降預(yù)測(cè)模型在均方根誤差、平均絕對(duì)誤差和決定系數(shù)等指標(biāo)上均表現(xiàn)更優(yōu)，說(shuō)明該模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和可靠性，能夠?yàn)辄S土溝壑區(qū)濕軟地基沉降預(yù)測(cè)提供更準(zhǔn)確的結(jié)果。六、結(jié)論與展望6.1研究