文献类型：期刊文章

作　　者：袁兴明[1] 靳合波[2]

YUAN Xingming;JIN Hebo(Architecture and Information Engineering, Shandong Vocational College of Industry, Zibo 256414,China;Project Management, Qingdao Technological University, Linyi 273400, China)

机构地区：[1]山东工业职业学院建筑与信息工程系,山东淄博256414 [2]青岛理工大学工程管理系,山东临沂273400

出　　处：《测绘与空间地理信息》

年　　份：2019

卷　　号：42

期　　号：5

起止页码：211-214

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：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。

关 键 词：高层建筑 沉降监测 改进的BP神经网络  预测值

分 类 号：P25[测绘类] TB22]