基于神经网络的组合模型在基坑沉降预测中的应用研究.pdf

【神经网络】是人工智能领域的一种重要算法，它模拟人脑神经元的工作机制，通过学习和训练，能够处理复杂的非线性关系。在本研究中，神经网络被用来处理基坑沉降预测的问题。【深度学习】是神经网络的一个分支，通过多层非线性变换对数据进行建模，能更好地捕捉数据内在的复杂结构。 【机器学习】是让计算机通过数据自我学习和改进的过程，不依赖于显式的编程。在基坑沉降预测中，机器学习算法（如神经网络）可以自动从历史沉降数据中学习规律，从而提高预测的准确性。 【数据建模】是指构建数学模型来描述和预测数据的行为。在本论文中，数据建模是通过多种S型增长曲线模型进行的，这些模型能够模拟基坑沉降的发展过程。 【专业指导】表明这篇研究提供了专业的技术指导，它不仅涉及理论，还包含了实际案例分析，对基坑沉降预测提供了科学的解决方案。 文章中提到，基坑开挖过程中的沉降是一个重要的工程问题，可能导致周围环境的破坏。研究人员通过研究基坑沉降的发展规律和曲线特征，提出了基于多种S型增长曲线的组合预测模型。他们使用4种不同的S型模型（Logistic、Richards、Weibull和MMF）对基坑沉降数据进行拟合和预测。这些S型模型能够反映沉降从发生到稳定的过程，并且具有较好的适应性。 接下来，论文引入了【神经网络】作为组合模型的基础，将单一模型的预测结果作为输入，通过神经网络的训练和学习，形成一个综合多个模型优势的组合预测模型。这种方法可以利用各种模型的信息，提高预测的精确度，降低了单一模型可能出现的误差。 实例分析证明了这种组合预测法的有效性，它可以提供更准确的沉降预警信息，对于基坑建设和安全监控具有重要意义。组合预测模型结合了不同S型曲线的特性，通过神经网络的非线性处理能力，更好地捕捉了基坑沉降的复杂动态，体现了深度学习和机器学习在解决实际工程问题中的强大潜力。