基于粗糙集理论BP网络的地铁深基坑监控预测分析与优化?

• 作者: 吴立 周玉纯 汪煜烽 袁青 马晨阳
• 来源期刊: 施工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深基坑 监测 预测 沉降 粗糙集 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（13）
• 所属期刊栏目: 地基与基础
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: TU433
• 字数: 3233字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7672/sgjs2016130050

摘要

以25个深基坑工程地表沉降实测资料为训练样本，综合考虑多个主要影响因素，应用粗糙集对次要影响因素进行约简，然后建立地表沉降的7?15?1粗糙集BP（ RS?BP）神经网络预测模型对5个检验样本进行预测及预测精度分析，并将该模型与传统BP神经网络预测模型进行对比。结果表明：传统BP神经网络预测其平均相对误差达到15．04％；而RS?BP神经网络预测平均相对误差较小，为5．55％，满足精度要求。因此，基于粗糙集BP神经网络预测模型在预测精度上优于传统BP神经网络预测模型。