应用神经网络预测软基沉降的准确性分析

"神经网络在软基沉降预测中的应用 (2007年)"，这篇论文主要探讨了如何利用人工神经网络技术来预测软土地基的沉降情况，旨在为软基工程的设计与施工提供科学依据。 在土木工程领域，软土因其特殊的物理性质，如高含水量、低密度和大孔隙比，导致其在荷载作用下容易发生显著的沉降。这种沉降不仅可能影响建筑物的稳定性，还可能对周围环境造成破坏。因此，准确预测软基沉降对于工程的安全和经济性至关重要。 论文以人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）作为理论基础，神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，具有强大的非线性映射能力和自我学习、调整的能力。在软基沉降预测中，神经网络可以处理复杂的输入输出关系，包括多种力学参数，如土壤的孔隙水压力、剪切模量、压缩系数等。 研究者们通过收集大量的软土地基现场测试数据，构建了神经网络模型，对这些数据进行训练和测试。训练过程旨在调整网络内部的权重和阈值，使其能够从输入的力学参数中学习并预测沉降。测试阶段则用于验证模型的泛化能力，即在未见过的数据上预测沉降的准确性。 论文中特别提到了反向传播（Backpropagation, BP）网络，这是一种常用的神经网络训练算法，它通过梯度下降法更新权重，以减小预测值与实际值之间的误差。BP网络被用来反演软土地基的力学参数，这些参数是影响沉降的关键因素。 在获得反演的力学参数后，研究者结合有限元分析程序，构建了地基沉降的数值模型。有限元方法是一种数值计算方法，能将复杂的问题分解为许多简单的元素，通过这些元素的组合来近似求解整个问题。通过这种方式，神经网络和有限元方法相结合，可以更精确地预测软基在不同荷载条件下的沉降行为。 实验结果显示，预测的沉降数据与实际测量值的误差小于10%，这表明该方法具有较高的预测精度。因此，论文得出结论，采用BP网络反演力学参数并结合有限元计算预测软基沉降的方法是合理且可行的，为软基工程的实践提供了有力的技术支持。 这篇论文的关键词包括软基、沉降预测、人工神经网络和力学参数反演，反映了研究的主要内容和技术手段。中图分类号为TU447，属于土木工程领域，文献标识码为A，代表的是应用型科研论文。文章编号1671-9387(2007)07-0219岱04则是该论文在期刊中的唯一标识。