基于BP神经网络的建筑物沉降预测模型研究

• 作者: 张文博 郭云开
• 来源期刊: 测绘工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 建筑物沉降 预测模型 沉降预警
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TU433
• 字数: 3228字
• 语种: 中文

摘要

人工神经网络(ANN)是一个拥有高度非线性映射能力的计算模型,有较强的动态处理能力.在对其进行研究的基础上,利用MATLAB建立BP神经网络的建筑物沉降预测模型,指导建筑物的沉降预警工作.通过将建筑物沉降的实测数据和模型的预测数据进行对比分析,发现两者间的误差相对较小,预测模型能很好地反映建筑物沉降的发展趋势,对于建筑物沉降预警工作有着极其重要的意义.同时,研究结果也证明了BP神经网络预测模型具有较高的精确性和稳定性,可以在类似工程中加以应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭云开	长沙理工大学交通运输工程学院	87	536	12.0	17.0
2	张文博	长沙理工大学交通运输工程学院	5	42	3.0	5.0