文献类型：期刊文章

作　　者：张灿[1] 琚娟[1] 郭志[1]

机构地区：[1]安徽省城建设计研究院测绘分院,合肥230001

出　　处：《地下空间与工程学报》

基　　金：安徽省建设厅基金资助项目(2011YF-45)

年　　份：2013

卷　　号：9

期　　号：6

起止页码：1315-1319

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD_E2013_2014、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：神经网络预测为深基坑预测提供了一种有效的路径。运用哪种模型较优,输入层、输出层、隐含层参数如何选取,对预测的结果都有一定的影响,本文结合实际轨道交通工程案例,以深基坑沉降监测数据为例,对常见的几种神经网络预测模型进行了对比分析,对几种模型的残差、均方根误差(RMSE)和绝对平均误差(MAE),收敛次数这几个方面进行对比,结果表明遗传算法神经网络对深基坑沉降监测数据预测较为有效,同时对模型参数的选取提出了建议。

关 键 词：基坑监测 神经网络 沉降预测 参数选择

分 类 号：TU433]