在工程建设领域中，基坑开挖引起的地面沉降问题一直是个备受关注的焦点。这种沉降若控制不当，可能会对周边建筑物及设施的安全性造成威胁，甚至引发灾害。因此，基坑沉降预测是工程实践中的一项重要任务。近年来，随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习和机器学习技术的日益成熟，它们在基坑沉降预测中的应用逐渐成为研究热点。
在这项研究中，基于神经网络的组合模型被提出，并应用于基坑沉降的预测问题。神经网络模型的设计旨在模拟人脑神经元的工作机制，通过学习和训练过程，能够有效地处理复杂的非线性关系。而深度学习作为神经网络的一种，通过构建多层非线性变换，能够更加深入地捕捉数据间的内在复杂结构。这一点对于基坑沉降这种受多种因素影响、变化模式多样的工程问题尤为重要。
机器学习的核心在于让计算机通过大量数据的输入来自动学习和改进，其不依赖于传统的编程方式，而是通过数据驱动的方式进行预测和决策。在基坑沉降预测的场景下，机器学习算法，尤其是神经网络，可以从历史沉降数据中提取规律，发现并模拟沉降的发展趋势，为工程决策提供准确的预测结果。
数据建模则是利用数学工具对数据行为进行描述和预测的过程。本研究中，数据建模利用了多种S型增长曲线模型，因为这些模型能够有效地模拟基坑沉降的发展过程。S型曲线模型如Logistic、Richards、Weibull和MMF曲线，它们不仅能够描述沉降从发生到稳定的过程，还因为其简洁性和灵活性而具有广泛的适用性。通过这些模型，研究者可以更精准地捕捉到沉降发展的关键点，从而为基坑工程提供科学的分析依据。
在提出了一种基于多种S型增长曲线的组合预测模型后，该研究进一步引入了神经网络，以此作为多种单一模型预测结果的整合基础。将各个S型模型的预测结果作为神经网络的输入，通过神经网络的训练和学习，形成了一个能够综合多模型优势的组合预测模型。这种模型的优越性在于它不仅能利用不同S型模型各自的特点，还能够通过神经网络强大的非线性处理能力，进一步提升预测的精确度。此外，该方法还可以有效降低单一模型可能出现的误差，从而得到更为稳定和可靠的预测结果。
实际案例分析证明了这种组合预测模型的有效性。该模型能够提供更为精确的沉降预警信息，对于基坑建设和安全监控具有显著的实际意义。通过组合预测模型，研究者和工程师可以更加精准地掌握基坑沉降的关键时刻和程度，从而采取相应的工程措施，以确保施工的安全性和周边环境的稳定性。
总而言之，本研究通过深入探讨神经网络在组合模型中的应用，展示了深度学习和机器学习在处理实际工程问题方面的强大潜力和广阔前景。这一方法为基坑沉降预测提供了新的视角和解决方案，对促进相关工程技术的发展及提高工程安全有着重要的价值和意义。
