高速公路路基沉降预测的神经网络方法研究
本文介绍了BP神经网络算法的一些改进措施，这些措施可以提高BP算法的学习收敛速度和网络性能的稳定性。神经网络法预测路堤工后沉降的难点之一是模型构造的确定。本文利用高速公路路基沉降量实测资料直接建模，提出了一种预测路基沉降的神经网络模型，该模型结构新颖、独特，工程应用效果良好。根据某高速公路工程实例分析，采用本文提出的神经网络模型，可较为准确地预测大约5个月之后的路基沉降量，预测值与实测值吻合较好。
神经网络 软土地基 高速公路 公路路基 路基沉降
胡伍生 方磊
东南大学交通学院 江苏省 南京市 210096
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2007-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）