融合遗传算法和BP神经网络对基坑地表沉降预测的应用研究

• 作者: 张彬
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遗传算法 误差反传(BP)神经网络 基坑 沉降预测
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 1152-1155
• 页数: 4页
• 分类号: P258
• 字数: 2084字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2018.10.009

摘要

随着基坑开挖的范围和深度越来越大,如何保证在基坑开挖过程中地表的沉降安全至关重要.本文利用遗传算法对BP神经网络预测模型进行权值和阈值优化,对基坑地表沉降监测时间序列进行预测处理,同时将预测结果与遗传算法和神经网络预测模型进行了定量性的比较和分析,结果表明融合模型比BP神经网络能够更加快速精确的预测基坑地表的沉降趋势,与此同时,本文将地下水的沉降时间序列和基坑地表的沉降进行了相关性分析,结果表明,地下水的沉降对基坑地表的沉降的影响较大,为基坑地表沉降预测提供了技术支持和参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张彬		1	3	1.0	1.0