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题名BP神经网络的隧道沉降预测虚拟仿真实验教学
被引量：2
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作者
丁杨
韩震
张小龙
张鸿乾
周双喜
饶军
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机构
浙大城市学院土木工程系
南京地铁运营有限责任公司
浙江大学建筑工程学院
广州航海学院土木与工程管理学院
华东交通大学土木与建筑学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024年第1期78-81,138,共5页
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基金
国家自然科学基金(52163034)
浙江省教育科学规划课题(2023SCG222)
浙江省教育厅科研项目(Y202248682)。
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文摘
随着人工智能技术的快速发展,传统土木工程课程迫切需要转型,其中虚拟仿真实验教学是提高高校智能建造教学质量的重要环节。借助Matlab仿真软件,搭建多层逆向传播(BP)神经网络预测模型,开展地铁盾构施工过程中地表沉降预测,分析不同输入量及隐含层数量等因素对预测性能的影响。仿真结果表明:对单隐含层神经网络而言,建议输入量为1,隐含层数量在1~6之间;对于双隐含层神经网络,建议输入量为5,第1、2层隐含层数量在1~3之间;所建单/多层BP神经网络能很好地预测沉降变化趋势,为智能建造课程的虚拟仿真实验教学提供借鉴。
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关键词
智能建造
虚拟仿真
教学改革
地铁盾构
地表沉降
BP神经网络
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Keywords
intelligent construction
virtual simulation
teaching reform
subway shield tunneling
surface subsidence
BP neural network
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分类号
U231.3
[交通运输工程—道路与铁道工程]
G642
[文化科学—高等教育学]
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