四川理工学院学报（自然科学版）
四川理工學院學報（自然科學版）
사천리공학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY OF SCIENCE & ENGINEERING(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
2期
53-56
,共4页
沉降%短期预测%基坑%BP神经网络
沉降%短期預測%基坑%BP神經網絡
침강%단기예측%기갱%BP신경망락
在对基坑的监测数据进行预测和分析中,现有的一部分方法很难满足实际施工中高度非线性问题的拟合,如指数法预测的沉降量往往偏小,双曲线法预测的沉降量往往偏大,而GM(1,1)对观测值的累加往往又不具有指数规律.考虑到这些局限,引用BP神经网络,以苏州地铁2号线某工程为例,结合历史的沉降监测值,对其基坑周边地表短期沉降进行预测.实践表明,该方法预测误差较小,为基坑周边地表沉降的预测提供了一种较好的途径,在基坑动态设计与信息化施工方面具有重要的参考价值.
在對基坑的鑑測數據進行預測和分析中,現有的一部分方法很難滿足實際施工中高度非線性問題的擬閤,如指數法預測的沉降量往往偏小,雙麯線法預測的沉降量往往偏大,而GM(1,1)對觀測值的纍加往往又不具有指數規律.攷慮到這些跼限,引用BP神經網絡,以囌州地鐵2號線某工程為例,結閤歷史的沉降鑑測值,對其基坑週邊地錶短期沉降進行預測.實踐錶明,該方法預測誤差較小,為基坑週邊地錶沉降的預測提供瞭一種較好的途徑,在基坑動態設計與信息化施工方麵具有重要的參攷價值.
재대기갱적감측수거진행예측화분석중,현유적일부분방법흔난만족실제시공중고도비선성문제적의합,여지수법예측적침강량왕왕편소,쌍곡선법예측적침강량왕왕편대,이GM(1,1)대관측치적루가왕왕우불구유지수규률.고필도저사국한,인용BP신경망락,이소주지철2호선모공정위례,결합역사적침강감측치,대기기갱주변지표단기침강진행예측.실천표명,해방법예측오차교소,위기갱주변지표침강적예측제공료일충교호적도경,재기갱동태설계여신식화시공방면구유중요적삼고개치.
