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建筑物基础沉降径向基神经网络预测
被引量：
6
1
作者
黄禄文
刘海卿
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第8期836-840,共5页
为解决建筑物基础沉降量的安全监测问题,对其进行有效的预测、校核与分析,运用MATLAB软件建立径向基神经网络模型对某市建筑物的基础沉降量进行预测.结果表明:径向基神经网络的结构形式简易,适应能力更强,预测误差比BP网络小,平均约为66...
为解决建筑物基础沉降量的安全监测问题,对其进行有效的预测、校核与分析,运用MATLAB软件建立径向基神经网络模型对某市建筑物的基础沉降量进行预测.结果表明:径向基神经网络的结构形式简易,适应能力更强,预测误差比BP网络小,平均约为66.83%,达到预测精准度所需的耗时短、收敛速度更快.径向基神经网络的预测结果与实测结果较为吻合,表明径向基神经网络预测模型适用于建筑工程沉降预测领域之中.
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关键词
BP神经网络
径向基神经网络
模型预测
建筑物基础沉降量
安全监测
预测分析
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题名
建筑物基础沉降径向基神经网络预测
被引量：
6
1
作者
黄禄文
刘海卿
机构
辽宁工程技术大学建筑工程学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016年第8期836-840,共5页
基金
辽宁省自然科学基金(20102091)
文摘
为解决建筑物基础沉降量的安全监测问题,对其进行有效的预测、校核与分析,运用MATLAB软件建立径向基神经网络模型对某市建筑物的基础沉降量进行预测.结果表明:径向基神经网络的结构形式简易,适应能力更强,预测误差比BP网络小,平均约为66.83%,达到预测精准度所需的耗时短、收敛速度更快.径向基神经网络的预测结果与实测结果较为吻合,表明径向基神经网络预测模型适用于建筑工程沉降预测领域之中.
关键词
BP神经网络
径向基神经网络
模型预测
建筑物基础沉降量
安全监测
预测分析
Keywords
BP neural networks
RBF neural networks
prediction model
building settlement
safety monitoring
forecast analysis
分类号
TU241.8 [建筑科学—建筑设计及理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
建筑物基础沉降径向基神经网络预测
黄禄文
刘海卿
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2016
6
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