神经网络在高层建筑物沉降预测方面的应用  

作　　者：佟国功 

机构地区：[1]常州市新北自然资源和规划技术保障中心

出　　处：《数字技术与应用》2022年第1期19-21,共3页Digital Technology & Application

摘　　要：本文采集高层建筑物施工层数、沉降观测时间间隔和沉降值数据作为样本数据,训练神经网络。利用检验样本数据和多元线性回归模型对神经网络预测结果进行验证,通过分析比较证明Levenberg-Marquardt神经网络在高层建筑物沉降值预测方面的可行性。

关 键 词：神经网络 多元线性回归模型 高层建筑物 建筑物沉降预测 Marquardt 时间间隔 施工层 沉降观测 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]