径向基神经网络在地铁沉降预测当中的应用

利用径向基神经网络构建起前N期沉降量与N+1沉降量之间存在的非线性关系,从而实现径向基神经网络对地铁隧道施工上方地面沉降量预测的功能。利用成都地铁7号线某盾构区间地面的沉降监测数据建立RBF预测模型并且与BP预测模型进行对比。仿真实验结果表明,RBF预测模型预测结果的平均误差率、误差中误差、迭代次数均小于BP神经网络,说明了RBF神经网络在地铁沉降预测分析中的有效性、优越性。