基于BP神经网络的深基坑围护变形预测
기우BP신경망락적심기갱위호변형예측
Deformation prediction of deep foundation pit based on BP neural network
  • 万方数据
    浙江工业大学学报 절강공업대학학보
    Journal of Zhejiang University of Technology
    2014年 4期 367-372 ,共6页

    孟凡丽%郑棋%李燕%卢成原

    맹범려%정기%리연%로성원

    BP神经网络%层次分析法%变形预测%Matlab仿真 BP神經網絡%層次分析法%變形預測%Matlab倣真
    BP신경망락%층차분석법%변형예측%Matlab방진
    BP neural network%analytic hierarchy process%deformation prediction%Matlab simulation
    根据工程经验较全面地分析和总结了影响深基坑围护变形的主要因素,采用层次分析法建立了深基坑围护变形的评价指标体系,并列出评价体系的量化标准.选取杭州市钱江新城区域某深基坑工程作为实例,利用工程数据对建立的模型进行训练与验证,最终确定了48个网络模型以预测不同深度下围护结构深层土体的水平位移.最后,在另一深基坑工程中两个测斜孔不同工况下,利用建立的BP神经网络模型分别预测深基坑围护产生的深层土体水平位移,为工程安全建设提供依据.
    근거공정경험교전면지분석화총결료영향심기갱위호변형적주요인소,채용층차분석법건립료심기갱위호변형적평개지표체계,병렬출평개체계적양화표준.선취항주시전강신성구역모심기갱공정작위실례,이용공정수거대건립적모형진행훈련여험증,최종학정료48개망락모형이예측불동심도하위호결구심층토체적수평위이.최후,재령일심기갱공정중량개측사공불동공황하,이용건립적BP신경망락모형분별예측심기갱위호산생적심층토체수평위이,위공정안전건설제공의거.
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