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BP神经网络与离散GM(1,1)模型在拓宽路堤沉降预测中的应用

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成果类型:
期刊论文
作者:
凌宇军;邓宗伟;范子坚;胡赞涛
作者机构:
湖南城市学院土木工程学院,湖南 益阳 413000
湖南城市学院规划建筑设计研究院湖南省城乡生态规划与修复工程技术研究中心/湖南省博士后流动站协作研发中心,湖南 益阳 413000
南华大学土木工程学院,湖南 衡阳 421000
[凌宇军; 邓宗伟; 胡赞涛] 湖南城市学院
[范子坚] 南华大学
语种:
中文
关键词:
BP神经网络;离散GM(1, 1)模型;拓宽路堤
关键词(英文):
BP neural network;discrete GM(1;1)model;widening embankment
期刊:
湖南城市学院学报(自然科学版)
ISSN:
1672-7304
年:
2020
卷:
29
期:
3
页码:
11-15
基金类别:
湖南省大学生创新实验计划项目(201811527005); 湖南省城乡生态规划与修复工程技术研究中心项目(2017TP2006);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
建筑与城市规划学院
土木工程学院
摘要:
目前,对于拓宽路堤沉降趋势和稳定性的研究很少﹒为了探究拓宽路堤的沉降变化趋势和沉降规律预测,以益阳市梅林路K0+460~K0+600为基础,运用BP神经网络与离散GM(1, 1)模型对拓宽路堤进行沉降预测,并结合已有监测数据,对比分析2种方法的优劣﹒结果表明:离散GM(1, 1)模型能对已有数据进行拟合,输出预测值与实际监测结果相近;BP神经网络模型预测值相对离散GM(1, 1)模型更加接近实际监测结果,但需要对阈值与权重进行多次调试﹒2种方法沉降预测值均与实际监测值相近,均能有效预测拓宽路堤沉降﹒
摘要(英文):
At present,there is little research on the settlement trend of widening embankment,and less attention is paid to the stability of widening embankment.In order to explore the trend of settlement change of widening embankment and the law of widening embankment settlement prediction,based on Yiyang Meilin Road K0+460 to K0+600,the settlement prediction of widening embankment is carried out by using BP neural network and discrete GM(1,1)model.And the advantages and disadvantages of the two methods are compared and analyzed in combination with the existing monitoring data.The results show that the ...

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