神经网络在建筑物沉降分析中的应用

建筑物沉降的诱因与沉降量之间有一个复杂的非线性相关性,应用回归法对这种复杂的相关性进行分析有较大的局限性。人工神经网络是由许多神经元组成的大规模非线性系统,具有较强的动态处理能力,能对简单的非线性函数进行多次复合,来实现一个复杂的非线性函数。神经网络这些特性满足建筑物沉降分析的需求。实例表明,应用神经网络BP算法可以对建筑物沉降原因进行更客观的分析,对沉降趋势预测效果也较好。