典型文献
基于BP人工神经网络的深基坑围护结构水平位移预测研究
文献摘要：
在深基坑施工过程中,对围护结构进行水平位移监测是保证施工安全的重要措施之一,而分析预测围护结构的变形趋势更是重中之重.为此,对围护结构自动化监测设备进行实地调研,提出结合BP人工神经网络模型对围护结构水平位移进行多步滚动预测的方法.以南宁地铁5号线车站深基坑施工围护结构的真实监测数据为训练样本,对样本数据分别进行3种模式学习:第一种,不同桩学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第二种,同一根桩在不同时间的间隔样本学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第三种,同一根桩在实现多步滚动预测后,对预测结果作对比.结果表明:3种模式的预测误差均可满足要求,为实现围护结构变形自动预测提供实用性强、可信度高的方法.
文献关键词：
轨道交通;深基坑;围护结构;水平位移;自动化监测;BP人工神经网络
中图分类号：
作者姓名：
蒙国往;刘家粱;黄劲松;吴波;欧强
作者机构：
广西大学土木建筑工程学院,南宁530004;广西大学工程防灾与结构安全教育部重点实验室,南宁530004;东华理工大学土木与建筑工程学院,南昌330013;广州城建职业学院建筑工程学院,广州510925;重庆大学土木工程学院,重庆400045
文献出处：
引用格式：
[1]蒙国往;刘家粱;黄劲松;吴波;欧强-.基于BP人工神经网络的深基坑围护结构水平位移预测研究)[J].都市快轨交通,2022(03):80-88
A类：
多步滚动预测
B类：
深基坑围护结构,围护结构水平位移,位移预测,预测研究,深基坑施工,施工过程,水平位移监测,施工安全,分析预测,变形趋势,自动化监测,监测设备,人工神经网络模型,南宁地铁,车站,训练样本,模式学习,第一种,同一时间,第二种,一根,根桩,第三种,预测误差,满足要求,结构变形,自动预测,可信度
AB值：
0.248986
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