文献类型：期刊文章

作　　者：李成龙[1] 李敬伟[2] 王磊[3]

LI Chenglong;LI Jingwei;WANG Lei(School of Architecture Engineering, Weifang Institute of Science and Technology, Shouguang 261000;Department of Computer Science, Henan Institute of Technology, Xinxiang 453002;Center of Information Development and Management, Soochow University, Suzhou 215006 China)

机构地区：[1]潍坊科技学院建筑工程学院,山东寿光262700 [2]河南工学院计算机科学与技术系,河南新乡453002 [3]苏州大学信息化建设与管理中心,江苏苏州215006

出　　处：《湘潭大学自然科学学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61401526);河南省高等学校重点科研项目(16B520009)

年　　份：2017

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：60-63

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、核心刊

摘　　要：针对开挖过程中基坑变形预测的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的基坑变形预测方法.首先,根据实际施工情况,确定影响基坑变形的主要因素;然后,将基坑变形数据通过多变量相空间重构技术进行建模;接着,通过KPCA技术从变形数据中提取出主要分量;最后,基于提取的主要分量来训练BP神经网络预测模型,以此实现对之后基坑施工中基坑变形的预测.实验结果表明,提出的预测模型能够准确地预测基坑变形程度,具有可行性.

关 键 词：基坑开挖 基坑变形预测 相空间重构 BP神经网络 核主成分分析

分 类 号：TU433]