基于二次非线性模型的基坑变形预测研究
本文基坑变形预测共包含了两个过程,即一次非线性预测和二次非线性预测。其中,一次非线性预测是利用多种回归模型对基坑的变形进行回归预测,探讨不同回归模型的预测效果,并选取较优的回归结果进行组合预测;二次非线性预测是利用混沌RBF神经网络对组合预测的搜索误差序列进行二次预测,进一步减少预测误差,提高预测精度。结果表明:本文的预测精度较高,该方法在基坑变形预测中具有较高的有效性和可行性。
基坑、回归模型、组合预测、混沌神经网络、研究
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TU433(土力学、地基基础工程)
2016-11-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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