改进的BP人工神经网络预测软土地基固结沉降量

• 作者: 于芳 刘国楠 赵维炳
• 来源期刊: 中国科技成果
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的BP人工神经网络 误差逆传播学习 软土地基 固结沉降量 深港西部通道
• 年，卷（期）: 2005,（20）
• 所属期刊栏目: 研发聚焦
• 页码范围: 31-33
• 页数: 3页
• 分类号: TU4
• 字数: 2899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1009-5659.2005.20.014

摘要

采用改进的BP人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出了一种有效的沉降预测方法,并用于深港西部通道软土地基固结沉降量的预测.本方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高,与实测值较吻合,简便易行,因而具有广泛的工程实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵维炳		58	1214	19.0	32.0
2	于芳	河海大学土木学院岩土工程系	4	16	2.0	4.0
3	刘国楠		3	43	2.0	3.0