基于改进神经网络的路基沉降预测

• 作者: 李军昌 蒲兴波 钱耀峰 魏静
• 来源期刊: 路基工程
• 学科: 工学
• 关键词: 路基 预测模型 沉降预测 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 论述
• 页码范围: 17-19
• 页数: 3页
• 分类号: TU433
• 字数: 1605字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8825.2012.03.006

摘要

为克服路基沉降预测方法的缺陷和传统BP神经网络存在的不足,采用Levenberg-Marquardt算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了路基沉降预测模型。结合津秦客运专线路基沉降实测数据,将该优化模型与传统的BP神经网络预测模型进行了对比,计算结果表明改进后的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,取得了好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏静	北京交通大学土木建筑工程学院	25	131	6.0	9.0
2	蒲兴波	北京交通大学土木建筑工程学院	3	23	3.0	3.0
3	钱耀峰		2	17	2.0	2.0
4	李军昌		3	17	2.0	3.0