基于PSO-BP神经网络的基坑周边地面沉降预测方法研究

• 作者: 朱颖 潘栋彬 赵富章 陈晨 靳成才
• 来源期刊: 探矿工程-岩土钻掘工程
• 学科: 工学
• 关键词: PSOBP神经网络 基坑工程 地面沉降 时序 沉降影响因素
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 岩土工程
• 页码范围: 47-52
• 页数: 6页
• 分类号: TU433
• 字数: 4013字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7428.2018.12.011

摘要

基坑工程施工过程中的周边地面沉降直接关系到周围建筑物的安全,本文根据上海前滩地区某基坑工程的历史监测数据、施工工况和周边地层参数等多源数据对基坑周边地面沉降进行监测和预测.以PSO BP神经网络为基础,通过将基于时序和基于沉降影响因素的网络模型对比发现:二者预测结果误差较小且基于时序的神经网络预测精度更高,说明利用PSO BP神经网络能够很好地对基坑周边地面沉降进行分析与预测.为了综合考虑时间效应和空间效应的影响,在基于沉降影响因素的预测模型的基础上加入历史监测数据作为模型输入层进行优化,结果表明:优化后的PSO BP神经网络模型具有更小的相对误差范围和更高的预测精度,在基坑周边地面沉降预测中有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晨	吉林大学建设工程学院	122	618	13.0	18.0
2	朱颖	吉林大学建设工程学院	11	22	3.0	4.0
3	靳成才	吉林大学建设工程学院	2	8	2.0	2.0
4	赵富章		1	2	1.0	1.0
5	潘栋彬	吉林大学建设工程学院	2	8	2.0	2.0