基于人工神经网络的基坑钢支撑轴力预测研究

论文摘要

以温度、湿度、风速、升降温速率、阳光照射时间和阳光直射钢支撑面积作为神经网络的输入因子,钢支撑轴力作为输出因子,基于BP神经网络,建立深基坑非施工期钢支撑轴力预测模型,利用Matlab软件对神经网络进行训练,并结合实测值对钢支撑轴力值进行检验。结果表明:外界环境温度对支撑轴力影响呈现"M"式变化前进的规律;其神经网络预测模型回归分析线性相关系数都达到0.75以上;通过对预测轴力值与实测值的综合对比分析,测试样本预测相对误差最大值为0.183,相对误差最小值为0,预测的结果基本符合现场钢支撑轴力的变化趋势;该模型程序具有适应能力强、预测准确度高、操作简便等优点。该钢支撑轴力预测研究为非施工期基坑安全问题提供新的参考依据。

论文目录

• 0 引言
• 1 工程概况及地质情况
•   1.1 工程概况
•   1.2 地质情况
• 2 监测结果分析
• 3 基坑支撑轴力预测研究
•   3.1 BP神经网络基本原理
•   3.2 输入因子的选择
•   3.3 预测模型的建立
•   3.4 预测结果与分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张宏,闫晓辉,张海龙,刘海洋,王中瀚

关键词: 基坑,钢支撑,神经网络,轴力预测

来源: 地下空间与工程学报 2019年S1期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 建筑科学与工程,自动化技术

单位: 内蒙古大学交通学院,内蒙古综合交通科学研究院

基金: 内蒙古交通运输科技项目(NJ2012-10)

分类号: TP183;TU753

页码: 249-255+320

总页数: 8

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