基于BP神经网络法对地连墙后土体沉降预测分析——以天津地铁施工为例

• 作者: 刘戈 吴立新
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 预测分析 神经网络 关联因素 土体沉降
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 834-840
• 页数: 7页
• 分类号: TU476.3
• 字数: 4762字
• 语种: 中文

摘要

目的 研究深基坑地连墙墙后土体沉降的关联因素以及预测深基坑观测点的沉降数值,解决监测中的空白现象.方法 以天津地铁5号线张兴庄站为例,应用基本负梯度下降数学理论,并基于实际工程特点和MATLAB程序平台,对收集到的数据进行前期处理,经过对影响地连墙墙后土地沉降的关联因素的分析,编制BP神经网络预测模型程序,从而达到准确预测沉降数据的效果.结果 BP神经网络预测模型的训练结果和实际监测值高度吻合,在预测结果中,被破坏的观测点的预测结果与实际结果的误差小于1％.结论 在深基坑施工过程中,利用主成分系统分析得出关联因素,基于BP神经网络预测模型,可以利用正常使用的监测点对已破坏的监测点进行模拟预测,在有效时间内相对准确地预测出沉降数据,为施工过程提供科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘戈	天津城建大学土木工程学院	25	179	8.0	12.0
2	吴立新	天津城建大学土木工程学院	1	11	1.0	1.0