一种改进的BP神经网络深基坑变形预测方法

一种改进的BP神经网络深基坑变形预测方法

论文摘要

针对深基坑变形因素复杂的特点和现有理论解决变形计算的不足,提出将BP神经网络应用于基坑变形的非线性和不确定性问题的求解,BP模型构建过程中既考虑基坑变形的主要自变量,又兼顾模型在时间上的延展性;同时,通过遗传算法对模型权重初值进行优选,避免模型陷入局部极小值,以达到预测误差全局最小的目的。应用结果显示:改进的预测方法无论是在模型的收敛速度,还是泛化能力方面均表现出较好的性能,对未来2~5 d的预测与实际监测值基本一致,完全能满足工程施工要求,该方法对深基坑变形安全监测具有实用指导价值。

论文目录

  • 1 地表沉降BP神经网络
  •   1.1 地表沉降影响因素
  •   1.2 BP神经网络
  • 2 深基坑地表沉降预测模型
  •   2.1 模型结构
  •   2.2 模型预测过程及算法
  • 3 工程实例应用
  •   3.1 工程概况
  •   3.2 数据采集与处理
  •   3.3 基坑地表沉降预测与分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 宋楚平

    关键词: 神经网络,深基坑,遗传算法,地表沉降

    来源: 土木工程与管理学报 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程

    单位: 南京科技职业学院信息工程学院

    基金: 江苏省住房和城乡建设厅科技项目(2017ZD138)

    分类号: TU753

    DOI: 10.13579/j.cnki.2095-0985.2019.05.007

    页码: 45-49+55

    总页数: 6

    文件大小: 415K

    下载量: 514

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