版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 成果详情

BP神经网络预测煤矸石路堤沉降

认领
导出
下载 Link by 中国知网学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Prediction of Coal Gangue Embankment Settlement by BP Neural Network
作者:
姚博;易文;王祥;李涛;汤显平
作者机构:
中南林业科技大学土木工程学院
[王祥] 湖南省交通规划勘察设计院有限公司
[易文; 李涛; 姚博; 汤显平] 中南林业科技大学
语种:
中文
关键词:
道路工程;煤矸石路堤;学习率可变的BP算法;沉降预测
关键词(英文):
coal gangue embankment;BP algorithm with variable learning rate;settlement prediction
期刊:
道路工程学报(英文)
ISSN:
2097-0498
年:
2019
卷:
36
期:
2
页码:
110-114
基金类别:
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***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).
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
土木工程学院
摘要:
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.
摘要(英文):
Aiming at the prediction of coal gangue embankment settlement,based on the non-linear mapping ability and learning ability of BP neural network,a momentum BP neural network with variable learning rate was proposed to predict the coal gangue embankment settlement of Chang'an Expressway.The embankment settlement model was established by using the measured settlement data.The model overcame the shortcomings of slow convergence speed and long training time of momentum BP neural network.At the same time,the postreg function was used to test the results of network training.The research results show ...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com