作者：胡伍生; 方磊改进的bp神经网络软土路基沉降量
摘要：人工神经网络具有较强的非线性映射能力。本文介绍了神经网络BP算法的一些改进措施。这些措施可以提高BP算法的学习收敛速度，同时也可以提高BP网络性能的稳定性。为避免软土路基沉降传统计算方法中各种人为因素的干扰，本方法利用实测资料直接建模。基于改进的BP神经网络模型，建立了可依据现场量测信息对软基路堤沉降量随时间而发展的过程进行动态预报的分析方法。本文所建立的BP算法模型比较独特，利用该模型预测软土路基沉降精度高，预测结果的稳定性好。
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