基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

基于多分支神经网络的深基坑变形多点预测

文章为研究基坑变形预测方法,根据基坑信息化施工对变形预测的需求,在分析当前常用预测方法的基础上,提出了基于多分支神经网络的深基坑支护变形多点预测方法,建立了深基坑锚杆复合土钉支护结构变形预测模型;采用Matlab7编写了预测程序,运用多步滚动预测方法,实现了对多个测点变形的实时预测;最后通过工程实例验证了模型的正确性和有效性.     

基于神经网络的深基坑支护结构变形预测研究

基坑工程由于受多种因素的影响,目前已成为岩土工程中的重点和难点。在基坑工程施工中,需要根据现场实际情况、周围环境、建筑安全等级等对变形进行严格控制。通过现场量测的深基坑围护结构变形信息资料,对实测数据进行整理和分析,利用神经网络对支护结构的变形做出预测,以保证基坑安全施工。     

基于误差分级迭代法的基坑变形预测

BP(back propagation)神经网络算法在变形预测方面存在收敛速度慢、学习效率低、容易陷入局部最小值等问题,直接影响预测结果的精准性,利用误差分级迭代法优化的神经网络能够更好地降低误差,提升预测性能.通过对比分析误差分级迭代法与BP神经网络的优势,建立误差分级迭代法模型并编制误差分级迭代法变形预测程序.采用基坑工程实测数据,经过误差分级迭代法优化后神经网络的最大误差为0.96％,与径向基神经网络预测精度相比提高3.5％,利用误差分级迭代法预测基坑变形结果其精准性较高,具有一定的实用价值.     

基于有限元-BP神经网络的地下连续墙变形预测

基于目前在基坑支护结构中应用广泛的变形预测方法,有限元法和BP神经网络,结合基坑工程特点,提出将有限元模型与BP神经网络相结合的基坑变形预测方法.以某实际建筑基坑为研究对象,利用有限元软件进行近似建模,使用MATLAB软件实现有限元模型与BP神经网络模型相结合的预测模型,对基坑地下连续墙水平位移值进行预测对比.结果表明,有限元-BP神经网络预测模型预测值与实测值最为吻合,预测精度优于单一的有限元或BP神经网络预测模型.     

贝叶斯正则化神经网络在深基坑变形预测的应用

针对传统BP神经网络在深基坑施工开挖变形的预测,基坑的安全性判定仅利用监测的最终数值而无法全面服务于深基坑工程,提出了一种遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和贝叶斯正则化算法(Bayesian Regularization, BR)组合优化传统BP神经网络的预测模型,在优化预测模型中加入了影响深基坑安全稳定的客观因素及人为主观因素,进一步提高了BP神经网络全局优化能力以及泛化能力.研究结果表明：该组合优化方法对深基坑地表沉降和水平位移变形预测的平均相对误差分别为0.32%和0.59%,表现出较高的预测精度.该组合优化模型首次在深基坑变形领域验证了应用的可行性,为深基坑变形预测提供了新的思路和方法.     

基于GCN-GRU组合模型的基坑周边管线沉降预测

为提高基坑变形预测结果的准确性，在传统的单点时间序列预测基础上，引入监测数据的空间特征对预测方法进行改进.基于图卷积神经网络(graph convolutional network, GCN)和门控循环单元(gate recurrent unit, GRU),构建一种能捕获数据时空关联性的变形预测模型GCN-GRU,并将其应用于上海某基坑周边管线沉降的变形预测.结果表明，相比于GRU时间序列预测模型，考虑了空间关联性的GCN-GRU模型在单步预测中的均方根误差(root mean square error, RMSE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)分别降低了27.3%和25.0%,多步预测中的RMSE和MAPE降低了37.2%和37.3%,预测结果准确性较高.该方法可为同类基坑工程周边管线沉降变形预测提供参考.     

基于ANN的深基坑变形预测方法研究(新修改)

城市地区深基坑工程愈来愈多,为了确保深基坑施工安全,对基坑进行监测和预测,实现信息化施工证明是有效的方法。国内外学者以往的研究大多侧重于基坑施工地面沉降预测方面,有关深基坑围护结构桩体整体水平位移变形的预测建模鲜有报道。结合某深基坑工程,以桩体水平位移实际监测数据为样本,建立BP神经网络时间窗口预测模型,采用MATLAB平台编写程序,预测围护结构桩体水平位移,预测值同监测值和设计计算值吻合,表明了该预测方法的可行性,研究结果可供同类工程项目参考借鉴。     

基坑变形灰色人工神经网络预测模型及其应用

针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比GM(1,1)预测模型小;与BP预测模型相比,前期误差大,后期误差小。在基坑变形监测中,为了更准确地预测基坑变形,可以采用灰色神经网络预测与BP预测相结合的方法进行预测。     

基于灰色理论的基坑变形预测预报系统研究

基坑工程是部分信息已知、部分信息未知的灰色系统,利用其具有的灰色特征,建立基于灰色模型的GM(1,1)的基坑变形预测预报系统,并采用Fortran语言编程对其建模过程、模型预测精度检验及模型修正进行全过程实现.工程应用表明,建立的基坑变形预测预报系统具有较好的适用性和较高的精度,对指导基坑信息化施工具有一定的指导作用.