【摘 要】
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本文针对高速公路软土地基沉降量预测问题，首先收集和处理数据并建立学习样本集；建立了改进的优化BP网络模型：对输入的数据样本进行了规整化和归一化处理，以加快收敛速度；推导
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本文针对高速公路软土地基沉降量预测问题，首先收集和处理数据并建立学习样本集；建立了改进的优化BP网络模型：对输入的数据样本进行了规整化和归一化处理，以加快收敛速度；推导了网络权值初始化公式，以提高网络运行效率；选取了反对称双曲正切函数代替经典Sigmoid函数作为网络的传递(作用)函数，以提高网络性能；在约束隐含层节点选取范围的经验公式指导下，确定了隐含节层点数目；提出了基于非单调线性搜索方法指导的步长自适应方法以及动量因子调整策略，以加快跳出“局部最小”问题的速度；改进了误差函数，使得新建立的相对误差函数与传统的绝对误差函数相比大大提高了泛化逼近的精度。
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