铁道建筑
鐵道建築
철도건축
RAILWAY ENGINEERING
2011年
1期
70-73
,共4页
基坑工程%围护结构%神经网络%预测方法
基坑工程%圍護結構%神經網絡%預測方法
기갱공정%위호결구%신경망락%예측방법
基坑的变形分析是基坑工程设计中的一个重要组成部分,如何预测基坑围护结构的变形是需要解决的问题.在分析基坑围护结构变形影响因素的基础上,采用BP(Error Back-Propagation,简称 EBP 或BP)人工神经网络方法建立了基坑围护结构变形的预测模型.结合南京地铁二号线逸仙桥车站基坑变形的现场监测数据对网络模型的预测结果与实测进行了对比.结果表明,利用大量的基坑工程现场实测资料,采用神经网络BP算法,可以较为准确地预测基坑围护结构的变形量,预测值与实测值吻合较好;必须坚持现场监测,并将最新监测信息及时反馈,将其添加到学习训练样本中,让神经网络重新学习,以提高基坑工程围护结构变形的预报精度.
基坑的變形分析是基坑工程設計中的一箇重要組成部分,如何預測基坑圍護結構的變形是需要解決的問題.在分析基坑圍護結構變形影響因素的基礎上,採用BP(Error Back-Propagation,簡稱 EBP 或BP)人工神經網絡方法建立瞭基坑圍護結構變形的預測模型.結閤南京地鐵二號線逸仙橋車站基坑變形的現場鑑測數據對網絡模型的預測結果與實測進行瞭對比.結果錶明,利用大量的基坑工程現場實測資料,採用神經網絡BP算法,可以較為準確地預測基坑圍護結構的變形量,預測值與實測值吻閤較好;必鬚堅持現場鑑測,併將最新鑑測信息及時反饋,將其添加到學習訓練樣本中,讓神經網絡重新學習,以提高基坑工程圍護結構變形的預報精度.
기갱적변형분석시기갱공정설계중적일개중요조성부분,여하예측기갱위호결구적변형시수요해결적문제.재분석기갱위호결구변형영향인소적기출상,채용BP(Error Back-Propagation,간칭 EBP 혹BP)인공신경망락방법건립료기갱위호결구변형적예측모형.결합남경지철이호선일선교차참기갱변형적현장감측수거대망락모형적예측결과여실측진행료대비.결과표명,이용대량적기갱공정현장실측자료,채용신경망락BP산법,가이교위준학지예측기갱위호결구적변형량,예측치여실측치문합교호;필수견지현장감측,병장최신감측신식급시반궤,장기첨가도학습훈련양본중,양신경망락중신학습,이제고기갱공정위호결구변형적예보정도.
