应用神经网络预测顶升法纠偏加固中的生石灰量  

Prediction of the Quantity of Quicklime in Rectifying and Solidifying a Building Based on Artificial Neural Network

作　　者：朱彦鹏[1] 张鸿[1] 严树海 

机构地区：[1]兰州理工大学土木工程学院,甘肃兰州730050 [2]中国电信集团河北省分公司,石家庄河北050000

出　　处：《甘肃科学学报》2007年第3期117-119,共3页Journal of Gansu Sciences

基　　金：甘肃省科技攻关资助项目(ZS011-A50-013-G)

摘　　要：根据建筑物实测沉降利用人工神经网络理论,建立了前馈网络模型并提出新的算法,结合某建筑物纠偏工程实例对建筑物纠偏加固所需的生石灰量进行了预测.预测结果表明神经网络方法是可行且有效的.The theory and method of artificial neural network are used to predict the quantity of quicklime. A feed forward network forecasting model is established and a new algorithm is presented here. It can be seen from the results that the ANN prediction method is feasible and effective.

关 键 词：建筑物沉降 生石灰桩 预测 人工神经网络 

分 类 号：TU311[建筑科学—结构工程]