100 积分
50
评分
4.4 积分- 详情
- 2021-04-26
- 简介
pdf
- 2.0MB
- 页数 6P
- 阅读 86
- 下载 30
基坑工程施工过程中的周边地面沉降直接关系到周围建筑物的安全,本文根据上海前滩地区某基坑工程的历史监测数据、施工工况和周边地层参数等多源数据对基坑周边地面沉降进行监测和预测。以PSO-BP神经网络为基础,通过将基于时序和基于沉降影响因素的网络模型对比发现:二者预测结果误差较小且基于时序的神经网络预测精度更高,说明利用PSO-BP神经网络能够很好地对基坑周边地面沉降进行分析与预测。为了综合考虑时间效应和空间效应的影响,在基于沉降影响因素的预测模型的基础上加入历史监测数据作为模型输入层进行优化,结果表明:优化后的PSO-BP神经网络模型具有更小的相对误差范围和更高的预测精度,在基坑周边地面沉降预测中有很好的应用前景。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于PSO-BP神经网络的基坑周边地面沉降预测方法研究 2.0MB
基于灰色神经网络模型的基坑开挖引发周边地面沉降预测分析 145KB
基于PSO-BP神经网络算法的设计施工耦合 1.3MB
PSO-BP神经网络在隧道围岩变形预测中的应用 381KB
基于BP神经网络的民航安全预测方法研究 58KB
基于PSO-BP神经网络的混凝土抗压强度预测 629KB
基于AHP与PSO-BP神经网络的电梯安全评价研究 163KB
基于AHP与PSO-BP神经网络的电梯安全评价研究 163KB
基于灰色GM(1,1)和神经网络组合模型的基坑周边地面沉降预测分析 311KB
改进BP神经网络算法在基坑沉降预测中的应用 292KB