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边坡位移预测的神经网络模型研究
被引：12
作者：
宋克志
王梦恕
宋克勇
机构：
[1] 烟台师范学院交通学院
[2] 北方交通大学隧道及地下工程试验研究中心
[3] 山东省水利工程总公司 烟台北方交通大学隧道及地下工程试验研究中心
[4] 北京
[5] 济南
来源：
关键词：
数值分析;
边坡;
位移;
神经网络;
Matlab;
D O I：
暂无
中图分类号：
TU43 [土力学];
学科分类号：
0801 ;
080104 ;
0815 ;
摘要：
了解边坡位移的发展趋势对于预测边坡失稳时间具有重要的意义,而导致边坡产生位移的因素是极其复杂的,采用具有非线性映射功能的神经网络模型,运用历史位移数据训练神经网络,并在 Matlab 环境下编程实现,与实测值相比较,神经网络模型具有很高的预测精度.
引用
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页码：2382 / 2385
页数：4
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