基于二次非线性模型的基坑变形预测研究

• 作者: 杨振兴 王显彪 陈飞飞 马还援
• 来源期刊: 施工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 基坑 回归模型 组合预测 混沌神经网络 研究
• 年，卷（期）: 2016,（19）
• 所属期刊栏目: 地基与基础
• 页码范围: 73-77
• 页数: 5页
• 分类号: TU433
• 字数: 4529字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7672/sgjs2016190073

摘要

本文基坑变形预测共包含了两个过程，即一次非线性预测和二次非线性预测。其中，一次非线性预测是利用多种回归模型对基坑的变形进行回归预测，探讨不同回归模型的预测效果，并选取较优的回归结果进行组合预测；二次非线性预测是利用混沌RBF神经网络对组合预测的搜索误差序列进行二次预测，进一步减少预测误差，提高预测精度。结果表明：本文的预测精度较高，该方法在基坑变形预测中具有较高的有效性和可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨振兴		15	25	2.0	4.0
2	陈飞飞		8	12	2.0	3.0
3	马还援		5	4	1.0	1.0
4	王显彪		2	3	1.0	1.0