基于模糊RBF神经网络的软土地基沉降预测研究

目前软土路段的地基沉降是国家高速公路保护研究的重要内容，软土路基沉降预测的精度要求是准确进行维护的必要前提。本文通过运用模糊RBF神经网络，结合了输入指标的模糊性，同时又利用了RBF神经网络的全局性和非线性的计算优点，对预测精度有了一个更好的提高。最后通过实例运算，证明了该方法的有效性，同时与BP神经网络进行对比，证明了该方法的精确性，为软土地基预测提供了一种更为精确的理论方法。