公路软基处理技术浅析

简要的论述了粉喷桩在软基处理过程中桩的支承方式,单桩承载力,土的含水量,粉体掺人量,复搅转速对桩强度的影响问题;分析了粉喷桩在软基处理中的施工原理;介绍了粉喷桩在软基处理过程中的应用。     

浅谈PHC管桩静压施工的送桩问题

高强预应力管桩（PHC），单桩承载力高，耐久性好：对持力层起伏变化大的地质条件适应性强；施工周期短，噪声小，无震动，无污染；管桩工厂化生产，施工易于控制，检测直观，质量有保障；桩身耗材低、单桩造价低、综合经济效益好。在某大厦工程实践中，最小送桩深度5．0m，最大送桩深度超过8．5m，采用桩送桩施工，取得了一些经验。     

试谈预应力混凝土管桩高强液压法的施工技术

高强度预应力混凝土管桩具有单桩承载力高、应用规模广、沉桩质量稳定、工程造价相对较低、机械化施工质量高、施工安全有保证等利益,普遍应用于各式建筑和桥梁、码头等工程中,具有推广的前景。     

钻孔扩底灌注桩在高层建筑基础中的应用

随着经济和科学技术的发展,城市中出现了越来越多的高层建筑和超高层建筑,对地基的承载能力要求越来越高,传统的钻孔灌注桩为达到承载力要求,不断增大桩径,工程中已有采用直径1．5m甚至2．0m钻孔灌注桩的实例。钻孔扩底灌注桩具有减少钻进工作量,缩短工期的特点,更重要的是大大降低了工程费用,提高了单桩承载力。     

水上平台施工在西枝江大桥水中桩基及下部构造的应用

本文详细介绍西枝江大桥水上平台钢管桩的施工技术，提出了钢管桩垂直承载力的计算方法，并详细介绍了钢管桩承载力计算，最后提出了钢管桩施．Y-中应注意的问题以供工程施工参考。     

预应力砼管桩的应用研究——以随州地区为例

管桩作为一种新桩型以其施工方便、承载力高、质量可靠、较为经济等优点越来越得到广泛的应用。本文根据管桩的承载力特性和受力状况,分析了影响管桩承载力的因素以及提高管桩承载力的方法,并基于对施工中常见问题的探讨,提出有效的防治措施。     

基于小波包和神经网络的股票价格预测模型

股票价格是大量因素影响的综合结果,波动规律异常复杂,即使是神经网络这样强大的非线性预测工具也不堪胜任对其的准确预测。本文利用小波包理论将价格波动序列最优地分解为一系列规律较易掌握的子波动,对原始价格波动的预测也就分成神经网络对各子波动的预测。实证研究结果表明,这种小波包和神经网络相结合的股票价格预测模型预测精度明显高于小波和神经网络相结合以及直接利用价格波动预测的同类神经网络模型。     

钻孔桩桩侧阻力分析研究

桩基具有承载力高、稳定性好、沉降量小而均匀,本文对钻孔桩的侧阻力进行分析,并对影响钻孔桩侧阻发挥的主要因素进行了分析。     

关于旅游承载力理论应用问题的思考

关于旅游承载力的传统研究往往集中于游客接待量极限的确定,从而在很大程 度上限制了承载力理论在旅游管理实践中的成功应用。本文就这一状况进行重新思考,在探讨旅游承载力理论应用途径的同时,就旅游接待地区成长管理战略的实施提出建议。     

时尚服装销量BP神经网络预测模型研究

本文针对传统时尚服装销量预测方法难以满足新情况下预测的需求,对神经网络技术在时尚服装销量预测的应用方法研究,如何使用在服装销量的预测上。针对某时尚运动品牌公司的具体情况,使用BP神经网络对其销量进行预测实验。从影响因素确定到建立相应的网络模型,最终在MATLAB中实现,得到预测结果。最终结果显示BP神经网络法预测,高于传统预测方法的预测精度。     

组合式神经网络下的短期电力负荷预测模型分析

本文对电力负荷变化规律和影响因素进行分析,提出一种组合式神经网络下的短期电力负荷预测模型。采用神经网络、模糊聚类分析和模式识别理论的方法进行建模。以每天24点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历时数据分成若干类别,针对每一类别建立神经网络预测模型,预测时通过模式识别,找出与预测天相符的预测类别,利用相应的神经网络预测模型进行24小时短期电力负荷预测。     

智能组合预测方法及其应用

由于具有能以任意精度逼近任意复杂非线性函数的优良性能,神经网络在灰色系统预测中得到了较大的应用。在已有的研究基础上,针对灰色神经网络进化时容易陷入局部最优,参数修正受阻的问题,建立基于遗传粒子群混合算法优化的新型灰色神经网络模型。首先将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用;其次,综合遗传算法与粒子群算法的优点,构造一种混合算法,运用混合算法对灰色神经网络进行优化;最后通过日本入华游客数量预测的算例研究,比较新型灰色神经网络与灰色神经网络、单一算法优化的灰色神经网络的预测精度。所得结果表明,混合算法优化的新灰色神经网络具有更好的预测性能,在社会经济领域有着广泛的应用前景。     

基于并联灰色神经网络的陕西省宏观经济预测

结合灰色GM（1,1）预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种并联灰色神经网络模型,并用该模型对陕西省宏观经济进行预测.结果表明,并联灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM（1,1）预测模型或BP神经网络.     

浅谈市政工程中的软土路基处理技术

粉喷桩就其自身性质来说是介于钢性桩与柔性桩之间的一种桩型,其刚度、抗压强度和抗侧压力作用均小于刚性桩而大于柔性桩。粉喷桩可以完全改变软土的性质,它与桩间土形成的复合地基,可以大大地提高承载力,减少沉降。本文结合我地区某城市快速路与高速公路连接线某路段的软土路基处理的施工案例,介绍了相关的工程概况,阐述了粉喷桩对软土地基的加固机理和作用,重点对粉喷桩的施工工艺及质量控制进行了探讨和总结。     

碎石桩施工

本文介绍了山西祁临高速公路部分软土地基采用碎石桩施工，以提高地基承载力的施工过程的施工过程和检测方法。     

预测困难与预测发展

"凡事预则立,不预则废"这充分说明预测在决策中的重要性,但由于社会、经济系统的复杂性、不确定性,预测有时是困难的,基于此点,人们不断探索新的预测方法。神经网络预测正是近年来发展起来的一种新的预测方法,本文详细探讨了预测困难后,讨论了神经网络预测的优点与不足,并对预测发展提出了自己的思路。     

BP神经网络与RBF神经网络在股价预测中的应用

本文利用神经网络对股票走势进行分析和预测,构建了两种神经网络预测模型,通过对以往历史数据的学习,找出股市发展的内在规律,用以预测未来的走势。     

基于信息披露文本的上市公司信用风险预警——来自中文年报管理层讨论与分析的经验证据

本文运用文本挖掘技术,对2008-2018年1297家上市公司年报的管理层讨论与分析(MD&A)进行文本分析。从文本质量特征、文本词汇特征和文本语调特征等角度量化计算文本相似度、文本情感值、文本可读性三个维度文本披露指标,采用Logistic模型、决策树模型、支持向量机和神经网络模型四种方法构建上市公司信用风险预警模型,实证检验加入MD&A文本信息披露指标后信用风险预警模型的预测能力。实证结果表明：(1)在加入文本信息披露指标后,信用风险预警模型的预测准确度得到显著提升,多维度文本信息披露指标比单维度文本信息披露指标对信用风险预警模型预测准确度提升效果更优;(2)Logistic回归模型的预测准确度在样本数量较低时要优于决策树、支持向量机与神经网络,随着样本数量的增加,支持向量机和神经网络的预测准确度会明显提升;(3)不同特征的文本信息内容与企业是否发生信用风险均显著相关。本文的研究结论为提高信用风险预警的预测准确性提供了方法和经验证据,对于投资者与相关学者研究市场有效性提供新的研究视角。     

铁路路基CFG桩施工工艺探索

CFG桩在铁路路基软基处理中应用十分广泛,发挥着极其重要的作用。在施工过程中,如何确保CFG桩的质量,使地基承载力达到设计要求,是CFG桩施工的关键点。本文结合现场施工,从工艺流程及技术要求、质量控制及检验几个方面阐述了CFG施工中的各个要点,通俗易懂,过程全面细致,较好的达到了指导现场施工的目的。     

基于BP神经网络的产品成本预测

本文将BP神经网络理论应用于产品成本的预测,在与目前常用的其它成本预测方法进行比较后,指出了用神经网络进行产品成本预测的优势,讨论了网络的结构设计、学习算法等问题,并给出计算实例,预测结果与实际是相符合的.