简介：摘要：道路桥梁工程建成投入使用后，随着时间的推移，路面结构中会出现裂缝或车辙。对于这种现象，是目前普遍存在的问题，可以理解为道路工程经过长期使用后的正常磨损，是一种不可避免的现象。基于上述内容的客观存在，为保证公路工程的使用寿命能够得到进一步延长，提升道路工程的总体使用效率和工程效益，需要针对道路工程路基病害问题展开更加深入的研究，不断积累成功工作经验，同时还需要不断提升路基结构的稳定性、可靠性和使用安全性，采取更加科学的现代化施工技术，保证最终施工效果的同时，大幅度提升工程总体施工质量。
简介：针对因影响因素众多而难以预测的隧道沉降问题,使用粒子群算法（PSO）优化支持向量回归模型（SVR）并结合灰色理论中的等维新息,提出了混合模型对隧道沉降时间序列数据进行预测研究.与ELM极限学习机预测模型及PSO-BP神经网络预测模型进行了对比实验.发现等维新息SVR模型在预测精度上要优于其它两个模型,于是得出该模型可以有效地应用于隧道沉降时间序列的预测研究.
道路桥梁沉降段路基路面施工控制技术
等维新息SVR模型对隧道沉降时间序列的预测研究
