【摘 要】
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基于人工神经网络具有较强的非线性映射能力和学习能力,提出基于人工神经网络的高速公路路基沉降预测新方法。建立带反馈调控器的动态BP模型,用调控器进行函数调控;算例表明,该方法可以根据较短预压期的沉降观测资料实现高精度的后期沉降预测,使得及时预报预压时间和预测工后沉降量成为可能。所建立的模型预测精度高、简便易行,具有一定的工程实用价值。
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基于人工神经网络具有较强的非线性映射能力和学习能力,提出基于人工神经网络的高速公路路基沉降预测新方法。建立带反馈调控器的动态BP模型,用调控器进行函数调控;算例表明,该方法可以根据较短预压期的沉降观测资料实现高精度的后期沉降预测,使得及时预报预压时间和预测工后沉降量成为可能。所建立的模型预测精度高、简便易行,具有一定的工程实用价值。
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