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| 全部作者： | 陶祥林 胡伍生 |
| 第1作者单位： | 东南大学交通学院 |
| 摘要： | 人工神经网络具有较强的非线性映射能力和学习能力，通过对神经网络的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。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。本方法利用实测资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高、预测的沉降量误差小。 |
| 关键词： | 改进的BP神经网络；软土路基；沉降量 远程下载 (免费PDF全文) |
| 发表日期： | 2006年05月19日 |
| 同行评议： | 本文作为1篇应用性文章，在工程中有应用价值。文章应用改进的BP神经网络较好地解决了基础沉降地预测问题，算法简单，应用方便。文中地表2序号21行地数据有笔误，误差应为0.3，而不是1.3。 |
| 综合评价： |
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| 修改稿： | |
| 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。 | |