高填路堤沉降的神经网络动态预测

• 作者: 李素艳
• 来源期刊: 桂林工学院学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 高填路堤 沉降预测 神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 所属期刊栏目: 土木工程(系)专栏
• 页码范围: 252-255
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|U416.12
• 字数: 2461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9057.2002.03.013

摘要

高填路堤施工过程中,其路堤会发生不同程度的沉降,而这种沉降必须控制在一定的允许范围内,现场监测极为重要.将神经网络技术用于高填路堤施工沉降预测,并用C语言实现.对广西六寨至水任二级公路K87+670处路堤边缘的沉降预测结果表明,神经网络动态预测最大样本相对误差为4.51%,回归分析最大样本相对误差为5.64%,因此神经网络方法用于高填路堤沉降预测具有可靠性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李素艳	桂林工学院土木工程系	3	68	2.0	3.0