%0 Journal Article
%T 基于BP-RBF神经网络的地下连续墙变形预测
%A 徐炳伟
%A 姜忻良
%J 工程力学
%P 163-166
%D 2009
%X 采用神经网络对地下连续墙变形进行预测，提取出影响地下连续墙变形的5个主要参数：土的粘聚力C、内摩擦角、地下连续墙高度H、基坑开挖深度H1和测点深度h作为神经网络模型输入，建立了BP神经网络与RBF神经网络相结合的BP-RBF预测模型，与单纯的BP神经网络模型相比，具有提高训练效率，简化网络结构的特点，且预测精度满足工程需要。
%K 地下连续墙
%K 变形预测
%K BP神经网络
%K RBF神经网络
%K BP-RBF神经网络模型
%U http://gclx.tsinghua.edu.cn/CN/abstract/abstract1849.shtml