湖南科技大学学报（自然科学版）
湖南科技大學學報（自然科學版）
호남과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HUNAN UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2005年
3期
49-52
,共4页
李菊凤%宁立波%周建伟%王辉
李菊鳳%寧立波%週建偉%王輝
리국봉%저립파%주건위%왕휘
软基%沉降预测%BP神经网络%RBF神经网络
軟基%沉降預測%BP神經網絡%RBF神經網絡
연기%침강예측%BP신경망락%RBF신경망락
将神经网络理论引入软基沉降预测领域.借助自控领域信号处理的思想,应用改进后的径向基函数神经网络的映射模式进行软基沉降的短期预测;软基沉降的长期预测实质上为基于神经网络的多维欧氏空间的曲面拟合问题,将地基压缩层从上到下分成若干段,每段的土性指标按段内各层土在段中的长度取加权平均作为系统的输入,将某个沉降模型的沉降曲线参数作为系统的输出,可以预测后期沉降曲线走势.实践表明,建立的基于RBF神经网络的软基沉降短期预测和长期预测模型是可行的,只要有足够多的训练样本,长期预测可以达到比较精确的预测效果.表5,参9.
將神經網絡理論引入軟基沉降預測領域.藉助自控領域信號處理的思想,應用改進後的徑嚮基函數神經網絡的映射模式進行軟基沉降的短期預測;軟基沉降的長期預測實質上為基于神經網絡的多維歐氏空間的麯麵擬閤問題,將地基壓縮層從上到下分成若榦段,每段的土性指標按段內各層土在段中的長度取加權平均作為繫統的輸入,將某箇沉降模型的沉降麯線參數作為繫統的輸齣,可以預測後期沉降麯線走勢.實踐錶明,建立的基于RBF神經網絡的軟基沉降短期預測和長期預測模型是可行的,隻要有足夠多的訓練樣本,長期預測可以達到比較精確的預測效果.錶5,參9.
장신경망락이론인입연기침강예측영역.차조자공영역신호처리적사상,응용개진후적경향기함수신경망락적영사모식진행연기침강적단기예측;연기침강적장기예측실질상위기우신경망락적다유구씨공간적곡면의합문제,장지기압축층종상도하분성약간단,매단적토성지표안단내각층토재단중적장도취가권평균작위계통적수입,장모개침강모형적침강곡선삼수작위계통적수출,가이예측후기침강곡선주세.실천표명,건립적기우RBF신경망락적연기침강단기예측화장기예측모형시가행적,지요유족구다적훈련양본,장기예측가이체도비교정학적예측효과.표5,삼9.
