改进BP神经网络在软土地基沉降量的应用

本文利用神经网络的强大预测功能,将其引入到软土地基沉降的预报中。利用人工神经网络方法进行预报可包含场区的地质条件,土质特点及其受力模式等信息,最终形成一个广义函数,从而在给定输入值（前期监测信息）的情况下能够得到输出（沉降预测值）。文中详细阐述了沉降预报的多层前馈神经网络的误差逆传播模型（BP模型）的原理,组成和建模步骤,并结合工程实例进行验算,结果表明在软土中利用神经网络进行地基沉降的预报是可行的。