论文摘要
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2～5 d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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 宋楚平
关键词: 神经网络,深基坑,遗传算法,地表沉降
来源: 土木工程与管理学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程
单位: 南京科技职业学院信息工程学院
基金: 江苏省住房和城乡建设厅科技项目(2017ZD138)
分类号: TU753
DOI: 10.13579/j.cnki.2095-0985.2019.05.007
页码: 45-49+55
总页数: 6
文件大小: 415K
下载量: 514
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