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基于神经网络动态预测软土路基沉降的研究
引用本文:陶祥林,陈敬,陈默.基于神经网络动态预测软土路基沉降的研究[J].科学技术与工程,2008,8(13):3539-3543.
作者姓名:陶祥林  陈敬  陈默
作者单位:1. 北京中咨正达交通工程科技有限公司,北京,100029
2. 华杰工程咨询有限公司,北京,100029
3. 苏州市地下管线管理所,苏州,215005
摘    要:人工神经网络具有较强的非线性映射能力和学习能力,通过改进神经网络的BP算法,提高了BP算法的学习收敛速度和网络性能的稳定性.基于改进的BP神经网络模型,建立了可依据现场量测信息对软基路堤沉降量随时间而发展的过程进行动态预报的分析方法.此方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高、预测的沉降量误差小.

关 键 词:改进的BP神经网络  软土路基  沉降量

Dynamic Prediction of the Settlements of Soft Ground Based on Neural Networks
TAO Xiang-lin,CHEN Jing,CHEN Mo.Dynamic Prediction of the Settlements of Soft Ground Based on Neural Networks[J].Science Technology and Engineering,2008,8(13):3539-3543.
Authors:TAO Xiang-lin  CHEN Jing  CHEN Mo
Abstract:
Keywords:
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