三次样条插值对人工神经网络预测软土固结精确度的影响

摘要

软土固结会引起漫长的地基沉降.人工神经网络(ANN)是预测地基沉降的一种常用工具.为了进行预测,需要使用一定的前期沉降观测数据训练ANN.采用两类训练方法:一类是直接使用观测数据训练网络,这是普通方法;一类是在观测数据中借助三次样条插值(CSI)技术进行等时距插值,然后一并利用观测数据和插值训练网络.三次样条插值是通过求解三弯矩方程组,在曲线的非连续数据点之间形成填充数据的技术.借助MatLab的函数Spline,可以完成插值计算过程.结果发现,在不同固结阶段进行预测,引入CSI插值训练的网络预测准确度均高于直接用观测数据训练的网络.这一发现,对于工程实践具有重要意义.