高速公路路基沉降预测的神经网络模型

• 作者: 吴军 姚云逸 胡伍生
• 来源期刊: 现代测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 改进的BP神经网络 软土地基 沉降量
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 10-12
• 页数: 3页
• 分类号: P258
• 字数: 2333字
• 语种: 中文

摘要

软土地基的沉降控制是保证高速公路建设质量的一个关键技术.论文主要介绍了一个对高速公路路基沉降进行预测的神经网络模型.对神经网络的BP算法进行了改进,提高了BP算法的学习收敛速度和网络性能的稳定性.神经网络法预测路基沉降的难点之一是合适的训练样本构造问题,论文提出了新颖独特的“训练样本”构造方法,且应用效果良好.利用路基沉降量实测资料直接建模,采用BP网络计算的改进算法,可较为准确地预测大约4个月之后的沉降量,预测值与实测值吻合较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡伍生	东南大学交通学院	127	983	16.0	23.0