基于神经网络动态预测软土路基沉降的研究

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

所属期刊栏目：8

分类号：TU433(土力学、地基基础工程)

在线出版日期：2008-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3539-3543