基于BP神经网络的深基坑变形预测

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,采用Sim函数对网络进行仿真,采用Plot函数进行仿真误差分析,预测围护结构桩体的水平位移.结果表明,预测值同监测值、设计计算值吻合,表明了该预测方法的可行性.     

改进的BP网络在深基坑变形监测与预报中的应用研究

从信息化施工的必要性及深基坑工程的特点,说明了深基坑变形监测与预报的重要性.因为影响基坑变形的因素很复杂,且传统的计算方法已无法准确地预测其变形.根据深基坑变形的基本特征,运用遗传算法优化BP网络建立了深基坑变形预报模型,通过对比说明优化的适用性和有效性.     

神经网络在深基坑支护变形预测中的应用

利用人工神经网络理论对城市深基坑支护结构的变形量进行了分析和预测,建立了预测支护结构最大变形量的网络预测模型,预测结果表明,该网络系统有很高的预测精度,可应用于实际工程。     

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。     

灰色-BP神经网络在深基坑变形预测中的应用研究

随着城市化进程的推进,向地下空间发展将是趋势,由此带来大量深基坑工程。深基坑的稳定问题不仅关系上部结构的安全,而且还会影响周边建筑物的变形,因此深基坑变形研究越来越受到重视。将改进灰色预测模型与BP神经网络组合模型结合,通过在南京某大型深基坑的变形模拟和预测效果对比,改进后的灰色模型在一定程度上提高了拟合精度与预测精度,而灰色-BP组合模型在此基础上通过MATLAB平台又进一步地提高了拟合与预测的精度。该研究可为工程施工提供较好的指导意义,并为同类工程提供借鉴。     

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.     

遗传算法BP神经网络在变形监测中的研究

介绍了BP神经网络和遗传算法的概念和基本理论,详细阐述了遗传算法优化的BP神经网络和BP神经网络这两种神经网络模型,深入分析了两种模型在基坑水平位移监测的数据预报,指出了遗传算法优化的BP神经网络模型具有更好的预测效果.     

基于改进神经网络的深基坑工程变形预报

位移监测预报在深基坑工程信息化设计与施工中具有非常重要的意义.本文针对深基坑工程变形监测预报问题,将人工神经网络理论应用于深基坑工程的变形预测,建立了深基坑工程变形预报的改进人工神经网络模型,并编制了基于MATLAB的预报程序.最后以上海某深基坑工程为例,进行了深基坑开挖引起的地表沉降预测,预测结果表明,本文的方法具有较高的预测精度.     

BP神经网络在围岩变形预测中的应用

利用神经网络，建立了围岩变形预测的BP神经网络模型，采用围岩变形的实测数据对网络进行了训练，以此训练好的BP神经网络对围岩变形进行了预测。预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测围岩变形提供了一种新的方法。     

深基坑变形监测方法

深基坑施工中通过准确及时的监测,全面准确地反映基坑、支护结构及周边环境的安全状况,如发现异常情况立即采取应急措施,防止发生工程事故,有利于及时指导工程的施工。文章叙述了某地铁车站风道基坑变形监测方法。     

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。     

隐层自构造小波神经网络及其在深基坑支护工程中的应用

在结合小波分析和神经网络（ANN）基础上，提出了一种隐层自构造小波神经网络模型。该模型通过有限的经验数据学习，建立了深基坑支护结构变形量与其影响因素的非线性关系，并将其应用于深基坑支护工程实例当中。研究表明，该网络训练时间不到0．5s，预测精度高，预测结果可靠，对今后保证深基坑支护工程施工安全具有借鉴意义。     

城市深基坑变形监测的实施

介绍了城市深基坑变形监测的意义、内容、监测点的布设、数据观测等，通过深基坑变形监测的实施，指出须依靠变形监测的动态信息反馈来保证深基坑施工安全和优化设计。     

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.     

基于马尔科夫——灰色BP神经网络组合模型的深基坑变形预测研究

建立马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型是为了更加科学合理预测深基坑压顶水平位移,提高预测精度.比较分析BP神经网络模型与串联式灰色BP模型的预测结果,建立马尔科夫链修正的灰色BP组合模型,以汕头市某花园酒店扩建工程的基坑压顶水平位移的实测数据为研究对象,通过比较模型预测结果与实际结果,检验其深基坑预测模型的精度.实例证明,经马尔科夫链改进的灰色BP神经网络组合模型的预测精度优于单一模型,更适合用于样本少、随机波动性大的深基坑变形预测.马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型对深基坑压顶水平位移的预测不仅精度高,同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统之间各状态的规律,为深基坑压顶水平位移预测提供了一种新方法.     

人工神经网络在深基坑变形预测中的应用

以BP人工神经网络为基础，利用其强大的非线性映射能力，建立深基坑支护结构最大侧向位移的预测模型，在利用实测数据进行网络训练的基础上，对悬臂支护结构最大侧向位移进行预测，结果表明预测值与实测值吻合较好，显示了该方法进行深基坑变形预测的有效性。     

深基坑的变形位移监测与控制

结合实例，介绍了如何选择基坑工程监测方案。通过分析监测数据，推断变形的原因，从而采取有针对性的措施，对基坑变形进行控制，以避免基坑事故的发生。     

深基坑变形规律现场监测

给出了北京地铁某车站深基坑围护和变形监测方案,对基坑变形规律进行了现场监测研究,重点分析了基坑的水平变形、锚索内力和钢支撑轴力变化规律。结果表明,基坑开挖的深度与无支撑暴露的时间对围护桩的变形、锚索内力及钢支撑的轴力影响较大。随着基坑开挖深度的增加和钢支撑的施加,围护桩的变形形态由向坑内的前倾型曲线逐渐变为弓形。围护桩的水平位移、钢支撑的轴力也随着基坑开挖深度的增加而增大。随着钢支撑的施加,围护桩水平位移及锚索内力都趋于稳定,说明钢支撑、围护桩和预应力锚索联合支护形式能够有效地控制基坑变形,保证地铁车站安全施工。     

超大软土深基坑工程变形监测分析

结合佛山市海八路隧道超大软土深基坑工程施工和监测成果,分析围护结构变形、支撑轴力、坑外地表沉降等的动态变化过程,并依据监测对施工进行信息反馈,确保基坑工程施工安全,得出对类似大型基坑工程有价值的参考经验。     

BP网络在建筑物变形预报中的应用

为探索人工神经网络用于建筑物变形预报的可能性，采用ＢＰ网络代替传统的回归分析方法，处理变形观测数据。结果表明，当影响建筑变形的因素较多，且各因素间存在非线性关系或关系不确定时，加归分析预报的结果存在较大偏差，ＢＰ网络有助于提高建筑物变形预报的精度。