作者：姚云逸; 吴军; 胡伍生改进的bp神经网络软土地基沉降量
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。
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