文献类型：期刊文章

作　　者：宋楚平[1]

SONG Chu-ping(School of Information Engineering,Nanjing Polytechnic Institute,Nanjing 210048,China)

机构地区：[1]南京科技职业学院信息工程学院

出　　处：《土木工程与管理学报》

基　　金：江苏省住房和城乡建设厅科技项目(2017ZD138)

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：5

起止页码：45-49

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对深基坑变形因素复杂的特点和现有理论解决变形计算的不足,提出将BP神经网络应用于基坑变形的非线性和不确定性问题的求解,BP模型构建过程中既考虑基坑变形的主要自变量,又兼顾模型在时间上的延展性;同时,通过遗传算法对模型权重初值进行优选,避免模型陷入局部极小值,以达到预测误差全局最小的目的。应用结果显示:改进的预测方法无论是在模型的收敛速度,还是泛化能力方面均表现出较好的性能,对未来2~5d的预测与实际监测值基本一致,完全能满足工程施工要求,该方法对深基坑变形安全监测具有实用指导价值。

关 键 词：BP神经网络 深基坑 遗传算法 地表沉降

分 类 号：TU433] TP183[土木类]