基于神经网络的基坑变形动态预测研究 (2014年)

基坑开挖过程中,需要根据实际情况及建筑安全等级进行严格的变形控制,有效的变形预测能更好地指导施工。根据某基坑工程现场监测数据,应用MATLAB7神经网络工具箱,建立了基于BP网络的基坑变形多步预测模型A和动态预测模型B,并与广义回归网络建立的模型对比。结果表明,动态预测的精度明显高于多步预测模型;在变形数据随时间递增的情况下,BP神经网络比广义回归网络动态预测精度高,泛化能力强,平均预测误差约3.3%,能满足实际工程要求。