基于混沌递进预测模型与趋势检验的深基坑变形规律研究

• 作者: 马琳
• 来源期刊: 隧道建设（中英文）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 深基坑 GA-BP神经网络 SR检验 变形预测 趋势判断
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探索
• 页码范围: 934-940
• 页数: 7页
• 分类号: U45
• 字数: 6779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2018.06.007

摘要

为提高基坑变形预测精度及稳定性,首先,利用遗传算法优化BP神经网络的结构参数,再将参数优化后的BP神经网络与灰色模型结合,构建出GA-BP神经网络模型,并利用该模型实现基坑变形序列的初步预测;其次,基于残差序列的混沌特性,再利用混沌理论进行残差优化,进一步构建考虑混沌特性优化的GA-BP神经网络模型;最后,将SR检验引入到基坑变形趋势判断中,以检验预测结果的准确性.实例检验表明:通过遗传算法及混沌理论的递进优化,能逐步提高预测精度,验证文章预测模型的有效性,且预测结果与SR检验结果的一致性较好,说明该预测模型的可信度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马琳		23	24	3.0	4.0