【摘 要】
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针对煤矸石路堤沉降预测问题,基于BP神经网络非线性映射能力和学习能力,提出学习率可变的动量BP神经网络以预测常安高速公路煤矸石路堤沉降.利用实测沉降资料建立路堤沉降模
【机 构】
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中南林业科技大学土木工程学院,湖南省交通规划勘察设计院有限公司
【基金项目】
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湖南省研究生创新基地资助项目(201398);中南林业科技大学引进高层次人才启动基金项目(2016YJ036);中南林业大学土木工程学院学科前没培育计划项目(2017QY00)
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针对煤矸石路堤沉降预测问题,基于BP神经网络非线性映射能力和学习能力,提出学习率可变的动量BP神经网络以预测常安高速公路煤矸石路堤沉降.利用实测沉降资料建立路堤沉降模型,该模型克服了动量BP神经网络收敛速度慢、训练时间长的缺点.同时采用postreg函数对网络训练结果进行了检验.结果表明:该模型有较高的预测精度,预测误差较小,可用于煤矸石路堤沉降预测.
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