摘要：沉降系数的确定是软土路基沉降计算中的一项重要内容，在对沉降影响因素定性分析的基础上，用前馈型人工神经网络（ANN）模型来计算沉降系数。首先，根据沉降影响因素建立三层型前馈型神经网络模型。然后，利用其非线性映射能力，通过样本学习，建立软土层厚度、硬壳层厚度、填土高度、施工工期等因素与沉降系数之间的定量关系，计算沉降系数，有效地减少了确定沉降系数时的主观性和盲目性。最后，用该方法对某高速公路的沉降系数进行了验算，得出了与实测资料比较一致的结果，表明利用ANN模型的非线性映射能力建立沉降系数ms与影响因素之间的对应关系，确定沉降系数ms是有效而且可行的。用ANN模型确定的沉降系数ms修正分层总和法计算结果，与传统经验方法确定的沉降系数修正沉降量相比，能够更全面地反映各种因素的影响，提高沉降量计算的精度。

关键词：道路工程 软土地基 人工神经网络 路基沉降 沉降系数 

单位：东南大学岩土工程研究所; 江苏南京210093; 南京林业大学土木工程学院; 江苏南京210037