一种改进的BP神经网络深基坑变形预测方法

• 作者: 宋楚平
• 来源期刊: 土木工程与管理学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 深基坑 遗传算法 地表沉降
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 页码范围: 45-49,55
• 页数: 6页
• 分类号: TU433|TP183
• 字数: 5895字
• 语种: 中文

摘要

针对深基坑变形因素复杂的特点和现有理论解决变形计算的不足,提出将BP神经网络应用于基坑变形的非线性和不确定性问题的求解,BP模型构建过程中既考虑基坑变形的主要自变量,又兼顾模型在时间上的延展性;同时,通过遗传算法对模型权重初值进行优选,避免模型陷入局部极小值,以达到预测误差全局最小的目的.应用结果显示:改进的预测方法无论是在模型的收敛速度,还是泛化能力方面均表现出较好的性能,对未来2～5d的预测与实际监测值基本一致,完全能满足工程施工要求,该方法对深基坑变形安全监测具有实用指导价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋楚平	南京科技职业学院信息工程学院	6	6	1.0	2.0