基于小波—神经网络的深基坑沉降预测研究

• 作者: 夏鹏 杨奇妹 薛飞 郭健
• 来源期刊: 武汉工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深基坑 小波分析 神经网络 沉降预测
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 75-79
• 分类号: TU473
• 字数: 3626字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-4881.2013.01.020

摘要

将小波分析与径向基函数(简称RBF)神经网络相结合,构建了基于智能算法的深基坑沉降预测模型(简称WRPM).根据深基坑工程的施工特点,借助WRPM分析了影响沉降的主要因素,研究了基坑沉降机理,提取了沉降的真实信号并对沉降变形进行了预测.工程实例分析表明,WRPM模型用于深基坑沉降预测,具有精度高、泛化能力强等特点,能够为深基坑工程的安全施工提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨奇妹	武汉工业学院土木工程与建筑学院	2	3	1.0	1.0
2	郭健	武汉工业学院土木工程与建筑学院	3	3	1.0	1.0
3	夏鹏	武汉工业学院土木工程与建筑学院	1	1	1.0	1.0
4	薛飞	武汉工业学院土木工程与建筑学院	1	1	1.0	1.0