土工基础
土工基礎
토공기출
SOIE ENGINEERING AND FOUNDATION
2007年
2期
64-66
,共3页
围岩位移%径向基函数RBF神经网络%预测
圍巖位移%徑嚮基函數RBF神經網絡%預測
위암위이%경향기함수RBF신경망락%예측
选择现场监测的围岩位移数据为样本,利用径向基函数RBF神经网络具有强大的非线性影射能力和收敛速度快的特点,建立围岩位移预测神经网络模型进行位移预测.通过工程实例监测数据测试表明预测值与实际位移植吻合较好,用该方法进行位移预测不仅有效而且可行.
選擇現場鑑測的圍巖位移數據為樣本,利用徑嚮基函數RBF神經網絡具有彊大的非線性影射能力和收斂速度快的特點,建立圍巖位移預測神經網絡模型進行位移預測.通過工程實例鑑測數據測試錶明預測值與實際位移植吻閤較好,用該方法進行位移預測不僅有效而且可行.
선택현장감측적위암위이수거위양본,이용경향기함수RBF신경망락구유강대적비선성영사능력화수렴속도쾌적특점,건립위암위이예측신경망락모형진행위이예측.통과공정실례감측수거측시표명예측치여실제위이식문합교호,용해방법진행위이예측불부유효이차가행.
