文献类型：期刊文章

作　　者：高宁[1,2] 吴秋堂[3] 王静燕[4]

机构地区：[1]河南城建学院测绘与城市空间信息学院,河南平顶山467036 [2]东华理工大学江西省数字国土重点实验室,江西南昌330013 [3]江西省基础测绘院,江西南昌330013 [4]石家庄信息工程职业学院通信工程系,河北石家庄050035

出　　处：《河南城建学院学报》

基　　金：江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目(DLLJ201508;DLLJ201710);河南省高等学校重点科研项目(16A420001;18A420002);河南城建学院青年骨干教师资助项目;河南城建学院学术技术带头人资助项目(YCJXSJSDTR201704)

年　　份：2017

卷　　号：26

期　　号：4

起止页码：7-12

语　　种：中文

收录情况：CAS、JST、NSSD、UPD、普通刊

摘　　要：以高层建筑物沉降变形预测为主要研究目的,比较BP神经网络在不同学习规则下对预测精度的影响,针对LM-BP(Levenberg-Marquardt)算法,深入讨论LM-BP建模时应注意的若干问题,给出了其网络结构参数优化实施的具体流程,构建LM-BP高层建筑物沉降变形位移预测的最优网络拓扑结构。应用结果表明,基于LM算法的BP神经网络应用于变形预测中能获得较高的预测精度。

关 键 词：高层建筑物 沉降变形 LM算法 BP算法 预测  

分 类 号：TU362]