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| 改进的BP人工神经网络预测软土地基固结沉降量 | |
| 引用本文： | 于芳,赵维炳,刘国楠.改进的BP人工神经网络预测软土地基固结沉降量[J].中国科技成果,2005(20):31-33. |
| 作者姓名： | 于芳 赵维炳 刘国楠 |
| 作者单位： | 1. 河海大学土木学院岩土工程系,江苏,南京,210098 2. 南京水利科学研究院,江苏,南京,210098 3. 铁道部科学研究院深圳研究设计院,广东,深圳,518026 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(50279021) |
| 摘 要： | 采用改进的BP人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出了一种有效的沉降预测方法,并用于深港西部通道软土地基固结沉降量的预测.本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,与实测值较吻合,简便易行,因而具有广泛的工程实用价值. |
| 关 键 词： | 改进的BP人工神经网络 误差逆传播学习 软土地基 固结沉降量 深港西部通道 |
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