建筑物震陷预测新方法研究

利用人工神经网络的基本原理，本文修正了经典BP型神经网络的激励函数，并对学习率和训练样本进行了动态调整等多方面改进。根据70个多层建筑震陷的实测资料，在分析了建筑物震陷的影响因素基础上，提取了9个指标；采用改进后的BP算法，建立了多指标的建筑物震陷预测模型。研究结果表明，改进的BP网络性能良好，所建立的模型预测精度高，具有一定的工程实用价值；神经网络法是一种有效可行的预测新方法，人工神经网络技术具有广泛的应用前景。