基于BP神经网络的建筑物沉降预测——以泉州市东海湾某建筑项目为例.pdf

【基于BP神经网络的建筑物沉降预测】是一种利用人工神经网络技术进行建筑物沉降预测的方法。这种方法主要依赖于BP（Backpropagation）神经网络的非线性适应能力和强大的信息处理功能，可以有效地处理复杂的建筑物沉降问题。在泉州市东海湾的某建筑项目中，该方法得到了实际应用和验证。 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其训练过程基于误差反向传播算法。网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以扩展为多层。在模型构建过程中，输入层接收观测数据，如建筑物基础信息、地质条件、荷载情况等；隐藏层对输入数据进行非线性转换，提取关键特征；输出层则生成预测的建筑物沉降值。 模型的训练包括两个阶段：正向传播和反向传播。在正向传播中，样本数据从输入层经过隐藏层传递到输出层，计算出预测结果。若预测结果与实际观测值存在较大误差，反向传播则会启动，误差信号从输出层回传，通过隐藏层逐层调整连接权重，直至误差减少到可接受范围。 在泉州师范学院的研究中，研究人员利用1～12期的沉降观测数据训练BP神经网络模型，并将模型应用于13～16期的沉降预测。比较预测值和实际测量值，发现两者间的误差相对较小，证明了BP神经网络模型具有较高的精确性和稳定性，适合用于建筑物沉降的预测，具有一定的工程应用价值。 此外，建筑物沉降的监测和预测对于建筑业的可持续发展至关重要，它可以提前预警潜在的安全风险，确保施工安全，为决策提供科学依据。相较于传统的预测方法，人工神经网络克服了直觉判断的局限，能更好地适应复杂环境和条件变化。 基于BP神经网络的建筑物沉降预测技术结合了深度学习和数据建模，能够在地质环境复杂、沉降因素多变的条件下，提供准确的预测结果。这种技术的应用不仅能够服务于泉州市东海湾的建筑项目，也为其他地区的大型建筑物抗震工作提供了参考和借鉴。随着神经网络技术的进一步发展，预计在未来的建筑物安全监测和预测领域将发挥更加重要的作用。