河南工程学院学报：自然科学版
河南工程學院學報：自然科學版
하남공정학원학보：자연과학판
Journal of Henan Institute of Engineering
2011年
3期
24-29
,共6页
沉降预测%小波分析%神经网络%小波神经网络
沉降預測%小波分析%神經網絡%小波神經網絡
침강예측%소파분석%신경망락%소파신경망락
settlement forecast%wavelet analysis%neural networks%wavelet neural network
利用小波模型、神经网络模型及小波神经网络模型，分别以累积沉降样本和间隔沉降样本作为训练样本对沉降进行了分析预测，证明了在大多数情况下采用间隔沉降样本进行沉降分析预测的效果较好．
利用小波模型、神經網絡模型及小波神經網絡模型，分彆以纍積沉降樣本和間隔沉降樣本作為訓練樣本對沉降進行瞭分析預測，證明瞭在大多數情況下採用間隔沉降樣本進行沉降分析預測的效果較好．
이용소파모형、신경망락모형급소파신경망락모형，분별이루적침강양본화간격침강양본작위훈련양본대침강진행료분석예측，증명료재대다수정황하채용간격침강양본진행침강분석예측적효과교호．
Using the wavelet model, neural network model, and wavelet ＆ neural network model, this article analyzes and forecasts settlement on the basis of the samples of aecumulated settlement and interval settlement. The results showed that the interval settlement can get better effect than accumulated settlement for the most part.
