测绘通报
測繪通報
측회통보
BULLETIN OF SURVEYING AND MAPPING
2007年
9期
17-19,22
,共4页
人工神经网络%软土路基%最终沉降%预测
人工神經網絡%軟土路基%最終沉降%預測
인공신경망락%연토로기%최종침강%예측
基于人工神经网络具有较强的非线性映射能力和学习能力,提出基于人工神经网络的高速公路路基沉降预测新方法.建立带反馈调控器的动态BP模型,用调控器进行函数调控;算例表明,该方法可以根据较短预压期的沉降观测资料实现高精度的后期沉降预测,使得及时预报预压时间和预测工后沉降量成为可能.所建立的模型预测精度高、简便易行,具有一定的工程实用价值.
基于人工神經網絡具有較彊的非線性映射能力和學習能力,提齣基于人工神經網絡的高速公路路基沉降預測新方法.建立帶反饋調控器的動態BP模型,用調控器進行函數調控;算例錶明,該方法可以根據較短預壓期的沉降觀測資料實現高精度的後期沉降預測,使得及時預報預壓時間和預測工後沉降量成為可能.所建立的模型預測精度高、簡便易行,具有一定的工程實用價值.
기우인공신경망락구유교강적비선성영사능력화학습능력,제출기우인공신경망락적고속공로로기침강예측신방법.건립대반궤조공기적동태BP모형,용조공기진행함수조공;산례표명,해방법가이근거교단예압기적침강관측자료실현고정도적후기침강예측,사득급시예보예압시간화예측공후침강량성위가능.소건립적모형예측정도고、간편역행,구유일정적공정실용개치.
