【摘 要】
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目前基坑工程普遍仅关心地表沉降值是否超出监测预警值,缺乏对基坑地表沉降短期实时预测的有效方法,降低了基坑安全性。利用人工蜂群算法优化BP神经网络的组合模型可合理预测
【机 构】
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河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,河海大学江苏省岩土工程技术工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(51808193)
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目前基坑工程普遍仅关心地表沉降值是否超出监测预警值,缺乏对基坑地表沉降短期实时预测的有效方法,降低了基坑安全性。利用人工蜂群算法优化BP神经网络的组合模型可合理预测基坑地表沉降。首先,结合灰色相关度理论,对输入变量进行筛选,提高网络结构的高效性;接着,利用人工蜂群算法优化BP神经网络初始值,实现对地表沉降累计最大值及位置的预测;最后,将ABCBP模型与其他常见神经网络预测模型对比,验证模型有效性。从预测和对比结果中可知,ABCBP模型训练及预测结果的平均相对误差为3. 27%,均方根误差为3. 87,验证
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