小波神经网络在基坑变形预测的研究与应用

• 作者: 商岸帆 王博 罗文浪 罗超 郭晨
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 基坑变形 工程安全 预测研究 小波神经网络 参数优化
• 年，卷（期）: 2012,（19）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 225-229
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.19.051

摘要

针对一般小波神经网络存在的学习时间长,网络预测精度低的问题,提出了对网络输入层权值初始值进行归一化处理的优化方法,改进了原有小波神经网络.将改进后的模型应用于某市轨道交通1号线珠江路站深基坑水平变形预测中.监测结果表明,网络输出值与实测值吻合很好,优化后的小波神经网络收敛速度也更快;同时随着大量最新的监测数据输入到网络中学习,将使深基坑水平变形预测更加精确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗超	井冈山大学现代教育技术中心	32	79	5.0	8.0
2	罗文浪	井冈山大学电子与信息工程学院	58	106	5.0	7.0
3	郭晨	井冈山大学电子与信息工程学院	34	96	6.0	7.0
4	王博	井冈山大学电子与信息工程学院	27	49	4.0	5.0
5	商岸帆		6	26	2.0	5.0