基于BP神经网络的沉降预测模型应用.pdf

"基于BP神经网络的沉降预测模型应用" 本文介绍了基于BP神经网络的沉降预测模型应用，旨在解决建筑物沉降预警问题。BP神经网络是一种非线性映射能力强的计算模型，具有高度非线性映射能力和强的动态处理能力。在对其进行研究的基础上，利用MATLAB建立了BP神经网络的建筑物沉降预测模型，用于指导建筑物的沉降预警工作。 BP神经网络是一种高度复杂的非线性动力学系统，能够模拟人脑的一些基本功能特征。由于BP神经网络具有非线性自适应的信息处理能力和容错性强的特征，因此克服了传统人工智能方法对直觉的缺陷。在模式识别、图像处理、控制和优化、智能信息管理及预测等领域有着广泛的应用。 在本文中，我们使用MATLAB建立了BP神经网络的建筑物沉降预测模型，并将其应用于指导建筑物的沉降预警工作。通过对比分析发现，模型预测数据与实测数据之间的误差相对较小，预测模型能够很好地反映出建筑物沉降的发展趋势，对于建筑物沉降预警工作有着极其重要的意义。 BP神经网络的优点在于其能够处理非线性问题，具有高度非线性映射能力和强的动态处理能力。同时，BP神经网络也能够学习和记忆，能够根据新的数据进行调整和改进。 在建筑物沉降预警工作中，BP神经网络具有重要的应用价值。通过建立BP神经网络的建筑物沉降预测模型，可以实时监控建筑物的沉降情况，并对其进行预警。这样可以避免建筑物的沉降带来的灾难性后果，保护人类生命和财产的安全。 基于BP神经网络的沉降预测模型应用具有广泛的应用前景，在建筑物沉降预警工作中具有重要的应用价值。