基于改进的BP神经网络高层建筑物沉降规律分析
  • 【DOI】

    10.3969/j.issn.1672-5867.2019.05.062

  • 【摘要】

    随着我国经济建设的不断发展,多层建筑物已经被高层和超高层建筑所替代.高层建筑物对单元地面所产生的压力骤然增加,建筑物自身所存在的荷载相应增加.本文主要利用数字水准仪对高层建筑H楼进行沉降观测,设置15个周期,主体施工阶段每2层观测一期数据,封顶之后观测了5期数据.取3个点作为实验分析数据,得出了沉降变化曲线.利用BP神经网络、改进BP神经网络,对沉降数据进行预测,取期间的沉降数据和期间累计沉降数据... 展开>>随着我国经济建设的不断发展,多层建筑物已经被高层和超高层建筑所替代.高层建筑物对单元地面所产生的压力骤然增加,建筑物自身所存在的荷载相应增加.本文主要利用数字水准仪对高层建筑H楼进行沉降观测,设置15个周期,主体施工阶段每2层观测一期数据,封顶之后观测了5期数据.取3个点作为实验分析数据,得出了沉降变化曲线.利用BP神经网络、改进BP神经网络,对沉降数据进行预测,取期间的沉降数据和期间累计沉降数据作为训练样本,根据两个沉降数据预测值的大小,选择合适的训练样本,提高预测精度. 收起<<

  • 【作者】

    袁兴明  靳合波 

  • 【作者单位】

    山东工业职业学院 建筑与信息工程系/青岛理工大学 工程管理系

  • 【刊期】

    测绘与空间地理信息 ISTIC 2019年5期

  • 【关键词】

    高层建筑  沉降监测  改进的BP神经网络  预测值