SOM神经网络预测方法在基坑变形中的运用

城市地铁建设正逐步进入快速有序的发展阶段,各种类型的地铁事故也时常发生。因此,在隧道基坑工程中需要一种预测方法来合理的避免事故发生。针对上海市轨道交通17号线上的某车站站所产生的深层水平位移问题,运用MATLAB神经网络工具箱仿真并建立SOM神经网络预测模型。实验结果表明,通过输入已知数据建立的SOM神经网络预测变形曲线与实测位移的绝对误差值在0.123~1.43mm之间,误差值范围小,在实际工程中是可以接受的。因此,建立SOM神经网络模型对于基坑变形问题有很好的预测能力,该方法为地下工程提供了新的预测手段。