基于Elman神经网络的深基坑变形智能监测

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Elman神经网络是一种典型的动态递归神经网络,它既可以学习空域模式,又可以学习时域模式,能使训练好的网络具有非线性和动态特性。文章采用11个输入单元和1个输出单元Elman神经网络。利用Maflab提供的神经网络工具箱编写了Elman神经网络程序,可以通过几种监测数据来推测另一种监测数据。最后以一幢超高层建筑的深基坑工程为例.说明了Elman神经网络方法用于深基坑变形的预测具有较好的可靠性,通过不断加入新的数据,Elman神经网络程序所能判断的数据类型和精度均不断提高。
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