10.3973/j.issn.2096-4498.2018.06.007
基于混沌递进预测模型与趋势检验的深基坑变形规律研究
为提高基坑变形预测精度及稳定性,首先,利用遗传算法优化BP神经网络的结构参数,再将参数优化后的BP神经网络与灰色模型结合,构建出GA-BP神经网络模型,并利用该模型实现基坑变形序列的初步预测;其次,基于残差序列的混沌特性,再利用混沌理论进行残差优化,进一步构建考虑混沌特性优化的GA-BP神经网络模型;最后,将SR检验引入到基坑变形趋势判断中,以检验预测结果的准确性.实例检验表明:通过遗传算法及混沌理论的递进优化,能逐步提高预测精度,验证文章预测模型的有效性,且预测结果与SR检验结果的一致性较好,说明该预测模型的可信度高.
深基坑、GA-BP神经网络、SR检验、变形预测、趋势判断
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U45(隧道工程)
杨凌职业技术学院科学研究项目A2017008
2018-08-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
934-940