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神經網絡動態(tài)預測軟土路基沉降的研究
畢業(yè)論文
| 全部作者： | 陶祥林 胡伍生 |
| 第1作者單位： | 東南大學交通學院 |
| 論文摘要： | 人工神經網絡具有較強的非線性映射能力和學習能力，通過對神經網絡的BP算法進行了改進，提高了BP算法的學習收斂速度和網絡性能的穩(wěn)定性�；诟倪M的BP神經網絡模型,建立了可依據現場量測信息對軟基路堤沉降量隨時間而發(fā)展的過程進行動態(tài)預報的分析方法。本方法利用實測資料直接建模,避免了傳統(tǒng)方法計算過程中各種人為因素的干擾,所建立的模型預測精度高、預測的沉降量誤差小。 |
| 關鍵詞： | 改進的BP神經網絡；軟土路基；沉降量 遠程下載 論文(免費PDF論文全文) |
| 發(fā)表日期： | 2006年05月19日 |
| 同行評議： | 本文作為1篇應用性文章，在工程中有應用價值。文章應用改進的BP神經網絡較好地解決了基礎沉降地預測問題，算法簡單，應用方便。文中地表2序號21行地數據有筆誤，誤差應為0.3，而不是1.3。
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| 綜合評價： | |
| 修改稿： | |
| 注：同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見，綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數值，以1至5顆星顯示。 | |
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