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摘要:
针对地铁工程盾构法施工引起的邻近建筑物沉降问题,运用最小二乘法和BP神经网络法对现场监测的数据进行拟合、预报,并与之对比.研究结果表明:同一数值拟合方法下不同次数的曲线拟合值差别较大,即拟合次数越多,拟合预测值越准确;BP神经网络法表现出较高的拟合度和预报精准性.BP神经网络的数据拟合相较于传统方法计算便捷,可提高地铁施工过程中邻近建筑物沉降的监测效率.
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文献信息
篇名 地铁盾构施工引起邻近建筑物沉降的数值拟合
来源期刊 徐州工程学院学报(自然科学版) 学科 交通运输
关键词 地铁 曲线拟合 盾构施工 变形
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 专家特稿
研究方向 页码范围 9-13
页数 5页 分类号 U455.43
字数 2195字 语种 中文
DOI
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 麻凤海 大连大学建筑工程学院 68 538 13.0 20.0
2 季峰 大连大学建筑工程学院 4 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
地铁
曲线拟合
盾构施工
变形
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
徐州工程学院学报(自然科学版)
季刊
1674-358X
32-1789/N
大16开
江苏省徐州市新城区丽水路2号
1986
chi
出版文献量(篇)
3153
总下载数(次)
2
总被引数(次)
8528
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
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