基于遗传算法的灰色Elman神经网络在深基坑变形中的应用

• 作者: 张邵贺
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遗产算法 深基坑 灰色模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 测绘工程|S/M Engineering
• 页码范围: 194-197
• 页数: 4页
• 分类号: P25|TB22
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2022.02.054

摘要

为保障基坑施工安全,快速发现沉降问题,本文提出一种基于遗传算法的灰色Elman神经网络,利用沉降监测数据预测围护结构沉降.通过计算发现该模型迭代收敛速度较快,25次即能达到0.001的均方误差,可以在较短时间得到预测结果.与其他3种基础模型对比,发现该模型精度较高,在SSE、MRE、MSE 3种精度评价中均处于较高水平.