基于改进的BP神经网络高层建筑物沉降规律分析

• 作者: 袁兴明 靳合波
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高层建筑 沉降监测 改进的BP神经网络 预测值
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 测绘工程
• 页码范围: 211-214
• 页数: 4页
• 分类号: P25|TB22
• 字数: 2531字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2019.05.062

摘要

随着我国经济建设的不断发展,多层建筑物已经被高层和超高层建筑所替代.高层建筑物对单元地面所产生的压力骤然增加,建筑物自身所存在的荷载相应增加.本文主要利用数字水准仪对高层建筑H楼进行沉降观测,设置15个周期,主体施工阶段每2层观测一期数据,封顶之后观测了5期数据.取3个点作为实验分析数据,得出了沉降变化曲线.利用BP神经网络、改进BP神经网络,对沉降数据进行预测,取期间的沉降数据和期间累计沉降数据作为训练样本,根据两个沉降数据预测值的大小,选择合适的训练样本,提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁兴明	山东工业职业学院建筑与信息工程系	37	60	5.0	5.0
2	靳合波	青岛理工大学工程管理系	6	11	2.0	3.0