【摘 要】
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随着基坑开挖深度的增大,基坑变形的预测与控制已成为岩土工程领域研究的热点之一。由于基坑变形预测问题是一个复杂的非线性问题,而传统的基坑变形预测理论计算法和实测数据
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随着基坑开挖深度的增大,基坑变形的预测与控制已成为岩土工程领域研究的热点之一。由于基坑变形预测问题是一个复杂的非线性问题,而传统的基坑变形预测理论计算法和实测数据分析法都不同程度存在着局限性,因此,探索可行的、适用性强的基坑变形预测理论和方法具有重要的理论意义和工程实用价值。 本论文通过深入分析人工神经网络的结构、参数特征及学习算法,建立了基坑变形预测的人工神经网络BP模型。并利用所建立的模型对两个实际基坑工程变形问题进行了预测,预测结果与实际监测数据非常接近。同时将人工神经网络BP模型预测结果与灰色系统GM模型和时间序列AR模型预测结果进行分析比较,进一步表明BP模型预测效果比灰色系统GM模型和时间序列AR模型更好。从而说明采用人工神经网络BP模型进行基坑变形预测是可行且有效的,该模型可推广应用于工程实践中。
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