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摘要:
选择现场监测的围岩位移数据为样本,利用径向基函数RBF神经网络具有强大的非线性影射能力和收敛速度快的特点,建立围岩位移预测神经网络模型进行位移预测.通过工程实例监测数据测试表明预测值与实际位移植吻合较好,用该方法进行位移预测不仅有效而且可行.
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文献信息
篇名 RBF神经网络在围岩位移预测中的应用
来源期刊 土工基础 学科 工学
关键词 围岩位移 径向基函数RBF神经网络 预测
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 专题论述
研究方向 页码范围 64-66
页数 3页 分类号 TU457
字数 2044字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-3152.2007.02.019
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 李新平 武汉理工大学土木工程与建筑学院 94 1136 19.0 30.0
2 张成良 武汉理工大学土木工程与建筑学院 20 191 8.0 13.0
3 郭得令 武汉理工大学土木工程与建筑学院 3 15 3.0 3.0
传播情况
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2012(1)
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研究主题发展历程
节点文献
围岩位移
径向基函数RBF神经网络
预测
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
土工基础
双月刊
1004-3152
42-1151/TU
大16开
湖北省武汉市
1981
chi
出版文献量(篇)
3231
总下载数(次)
5
总被引数(次)
10584
论文1v1指导