基坑水平位移預測的神經網絡優(yōu)化研究.pdf

1、近年來，隨著高層結構、大跨度結構的發(fā)展，基坑工程越來越復雜，基坑工程的安全施工成為工程建設中面臨的重大問題。根據深基坑的位移監(jiān)測數據，建立基坑水平位移的預測系統，及時將預測結果反饋給施工、設計單位，有利于及時調整施工方案、優(yōu)化設計，減少基坑施工的安全隱患，對基坑工程建設具有重要的工程意義。
　　 本文主要通過神經網絡的優(yōu)化研究，來建立基坑水平位移的預測系統。本文主要從以下幾個方面進行了探討：
　　 首先在闡述神經網絡一般

2、原理的基礎上，研究了在基坑變形預測中影響神經網絡模型精度的主要因素。在此基礎上，用自編的“變神經元”程序，分別對BP神經網絡和RBF神經網絡從網絡結構和訓練方法兩個方面進行了網絡優(yōu)化研究，并將網絡優(yōu)化研究成果應用到南寧某基坑的水平位移預測系統建立中。最后以南寧某基坑的8＃測點為例，較詳細地論述了建立基坑水平位移預測模型的步驟和實現方法，分別采用優(yōu)化的BP神經網絡和RBF神經網絡對該基坑的水平位移進行了預測，并將預測結果與監(jiān)測位移進行了對

3、比分析。
　　 通過本文研究，主要得到以下結論：
　　 采用BP神經網絡建立基坑水平位移預測模型時，其訓練函數的選取、神經元個數的選取以及輸入輸出向量的確定，對網絡的預測結果有直接影響。LM訓練法是最優(yōu)的訓練方法。
　　 采用變神經元程序，可以快速確定BP網絡的中間層的神經元個數以及最優(yōu)的網絡結構，是一種值得推廣應用的方法。
　　 BP神經網絡建模中影響模型預測精度的主要是中間層神經元的選取和訓練方法的選