基于神经网络的深基坑沉降预测模型比较

• 作者: 张灿 琚娟 郭志
• 来源期刊: 地下空间与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 基坑监测 神经网络 沉降预测 参数选择
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 理论与实验
• 页码范围: 1315-1319
• 分类号: TU433|TP183
• 语种: 中文

摘要

神经网络预测为深基坑预测提供了一种有效的路径.运用哪种模型较优,输入层、输出层、隐含层参数如何选取,对预测的结果都有一定的影响,本文结合实际轨道交通工程案例,以深基坑沉降监测数据为例,对常见的几种神经网络预测模型进行了对比分析,对几种模型的残差、均方根误差(RMSE)和绝对平均误差(MAE),收敛次数这几个方面进行对比,结果表明遗传算法神经网络对深基坑沉降监测数据预测较为有效,同时对模型参数的选取提出了建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张灿		3	15	2.0	3.0
2	琚娟		1	11	1.0	1.0
3	郭志		2	11	1.0	2.0