高速公路高填方路基沉降量的神经网络预测

• 作者: 杨林德 王祥秋 陈秋南 高文华
• 来源期刊: 工程地质学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 预测模型 高速公路路基 沉降量
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 427-430
• 页数: 4页
• 分类号: TU452
• 字数: 2902字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9665.2004.04.017

摘要

利用BP神经网络较强的高次非线性映射能力和学习功能,建立了基于人工神经网络的高速公路路基沉降量的预测模型.该模型依据现场实测资料,避免了计算过程中各种人为因素的影响.通过对某高速公路高填方路基沉降量的现场监测成果的学习与预测检验,证明其预测精度与适用性良好,具有较大的工程实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨林德	同济大学地下建筑与工程系	208	5637	42.0	66.0
2	王祥秋	湖南科技大学土木工程学院	17	558	10.0	17.0
4	高文华	湖南科技大学土木工程学院	71	727	16.0	26.0
7	陈秋南	同济大学地下建筑与工程系	1	8	1.0	1.0