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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.
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文献信息
篇名 高填路堤沉降的神经网络动态预测
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
研究方向 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
五维指标
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
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高填路堤
沉降预测
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
桂林理工大学学报
季刊
1674-9057
45-1375/N
16开
广西桂林市建干路12号
48-7
1981
chi
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