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选择现场监测的围岩位移数据为样本，利用径向基函数RBF神经网络具有强大的非线性影射能力和收敛速度快的特点，建立围岩位移预测神经网络模型进行位移预测。通过工程实例监测数据测试表明预测值与实际位移植吻合较好，用该方法进行位移预测不仅有效而且可行。
RBF神经网络在围岩位移预测中的应用
【摘 要】
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选择现场监测的围岩位移数据为样本，利用径向基函数RBF神经网络具有强大的非线性影射能力和收敛速度快的特点，建立围岩位移预测神经网络模型进行位移预测。通过工程实例监测数
【机 构】
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武汉理工大学土木工程与建筑学院
【出 处】
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土工基础
【发表日期】
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2007年2期
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