模糊神经网络在复合地基沉降量预测中的应用

• 作者: 周成龙 喻娟 袁景凌 郭翠翠 钟珞
• 来源期刊: 武汉大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 复合地基 沉降量预测
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 548-552
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TU441+.7
• 字数: 3688字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-8836.2007.05.010

摘要

复合地基后期沉降变形对于建筑物设计及安全具有重要意义,针对通过长期沉降观测以得到复合地基的最终沉降需要耗费较多资源的问题,提出了一种基于模糊神经网络的预测方法.该方法考虑沉降变化过程有较大的随机性和模糊性,直接将样本数据进行模糊化,所得的模糊数代表了样本点集与控制点集中各分量之间的相关度,并依此建立模糊BP神经网络进行学习和估算.实验结果表明了该方法对沉降进行预测是可行与有效的,且在相对误差的有效控制方面优于BP网络方法与灰色方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟珞	武汉理工大学计算机科学与技术学院	195	1963	24.0	32.0
2	袁景凌	武汉理工大学计算机科学与技术学院	57	356	11.0	16.0
3	周成龙	武汉理工大学计算机科学与技术学院	3	23	3.0	3.0
4	郭翠翠	武汉理工大学计算机科学与技术学院	5	22	2.0	4.0
5	喻娟	武汉理工大学计算机科学与技术学院	1	12	1.0	1.0