【摘 要】
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基于地基沉降观测数据,同时采用三次样条插值法（Cubic Spline Interpolation,CSI）和经遗传算法优化的BP人工神经网络（Back Propagation Artificial Neuron Network,BP-ANN）仿真生
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院,贵州财经大学贵州省经济系统仿真重点实验室
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基于地基沉降观测数据,同时采用三次样条插值法（Cubic Spline Interpolation,CSI）和经遗传算法优化的BP人工神经网络（Back Propagation Artificial Neuron Network,BP-ANN）仿真生成“填空数据”（插值）,并与对应的实际观测数据进行比较.结果发现,BP-ANN仿真生成的数据比CSI仿真生成的数据精确度更高.在具体工程实践中,BP-ANN可作为一种可供选择的“填空数据”生成技术,进行地基沉降预测.
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