基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在30 m长、3 m宽、0.26 m深的循环水槽中,应用阻力相似理论进行物理模型桩群模拟,以试验中的实测桩群阻力数值作为期望值,建立基于BP神经网络的桩群阻力预测模型.应用该模型进行桩群阻力预测,通过对比实测数据,发现预测值相对误差很小,预测结果合理可信.由此可以认为,以物理模型试验数据为基础,依托神经网络进行桩群阻力预测的方法值得推广和探讨.
推荐文章
基于BP神经网络的表面硬度预测模型
BP神经网络
激光相变硬化
扫描参数
预测
基于蚁群算法优化BP神经网络的政务云网络态势预测研究
政务云
主动防御
BP神经网络
蚁群算法
态势预测
预测精度
基于BP神经网络对NMR的预测模型
1H NMR和13C NMR
神经网络
BP算法
预测模型
基于改进BP神经网络的预测模型及其应用
神经网络
BP算法
L-M算法
非线性系统
预测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于BP神经网络模型下的桩群阻力预测
来源期刊 水道港口 学科 工学
关键词 物理模型 神经网络 桩群 阻力 预测
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目 应用软件与测试技术
研究方向 页码范围 448-452
页数 5页 分类号 TV139.16
字数 3131字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-8443.2009.06.015
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 杨星 河海大学海洋学院 10 39 3.0 6.0
2 陈传林 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
共引文献  (1)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2000(5)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(3)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
物理模型
神经网络
桩群
阻力
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
水道港口
双月刊
1005-8443
12-1176/U
大16开
天津市滨海新区塘沽新港二号路2618号
1980
chi
出版文献量(篇)
2218
总下载数(次)
5
总被引数(次)
9846
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导