【摘 要】
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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,
【基金项目】
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江苏省住房和城乡建设厅科技项目(2017ZD138)
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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。
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