100 积分
50
评分
4.7 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 917KB
- 页数 4P
- 阅读 97
- 下载 36
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。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
jc_潜江市水利勘测***
擅长:
土建 装饰 园林 电气
- -
服务
- 9
商品
- -
人气
相关推荐
基于改进的BP神经网络高层建筑物沉降规律分析 917KB
基于BP神经网络算法的高层建筑物地基沉降预测分析 173KB
基于LM-BP神经网络的高层建筑物沉降变形预测 333KB
小波神经网络模型在高层建筑物沉降预测中应用研究 259KB
基于神经网络的建筑物沉降原因分析 428KB
应用BP神经网络进行建筑物沉降预测 176KB
基于BP神经网络的建筑物用电能耗预测 149KB
基于人工神经网络的建筑物沉降预测 93KB
基于人工神经网络的建筑物软基沉降预测 495KB
神经网络在建筑物沉降分析中的应用 686KB