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组合模型在建筑物沉降预测中的应用
  • ISSN号:1001-6864
  • 期刊名称:《低温建筑技术》
  • 时间:0
  • 分类:TU433[建筑科学—岩土工程;建筑科学—土工工程]
  • 作者机构:[1]天津大学建筑工程学院.天津300072, [2]天津市陆海测绘有限公司,天津300191
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973计划)课题(2010CB732106)
中文摘要:

对将BP神经网络与Verhulst模型组合,建立了一种组合模型,并结合天津老城厢晶典苑中级人民法院沉降监测工程实例,通过组合模型和BP神经网络模型、Verhulst模型预测值与真实值的比较,讲究表明组合模型具有较强的适用性,提高了Verhulst模型的预测精度。

英文摘要:

BP neural network and Verhulst combined model was built. The combined model was used to analyze and forecast the building settlement of the People's Intermediate Court of Tianjin around. The accuracy of the combined model was proved by comparing the combined model data with the results from independent BP neural network model and Verhulst model.

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期刊信息
  • 《低温建筑技术》
  • 主管单位:黑龙江省城乡和住房建设厅
  • 主办单位:黑龙江寒地院
  • 主编:张锦屏
  • 地址:哈尔滨市南岗区清滨路60号
  • 邮编:150080
  • 邮箱:Lowtem@163.com
  • 电话:0451-86335022 86334097
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-6864
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1170/TU
  • 邮发代号:14-122
  • 获奖情况:
  • 中国期刊全文数据库全文收录期刊《CAJ-CD规范》...,中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊),中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:8377