文档名：优化神经网络在基坑多因素变形的预测分析
针对传统神经网络用于深基坑施工开挖预测时,网络结构过于复杂而易出现过拟合现象,本文提出遗传算法和贝叶斯正则化组合优化BP神经网络模型.首先利用多元线性回归模型对基坑客观因素和人为影响因子进行筛选分析,然后通过贝叶斯正则化对网络权值的限制来简化网络结构,从而有效地抑制过拟合,提高BP神经网络全局优化能力以及泛化能力,仿真结果表明:该方法对基坑监测地表沉降和水平位移预测的平均相对误差分别为2.068％和4.846％,并首次验证该组合模型应用在深基坑变形预测方向的可行性,为基坑变形预测提供了新的思路和方法.
作者：岳建伟 仲豪磊 顾丽华 邢旋旋 黎鹏 张静 王自法
作者单位：河南大学土木建筑学院,河南开封,475004;河南省轨道交通智能建造工程中心,河南开封,475004河南大学土木建筑学院,河南开封,475004
母体文献：中国土木工程学会2021年学术年会论文集
会议名称：中国土木工程学会2021年学术年会
会议时间：2021年9月27日
会议地点：长沙
主办单位：中国土木工程学会
语种：chi
分类号：P33TP1
关键词：建筑施工 深基坑 变形预测 BP神经网络
在线出版日期：2022年5月27日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 1.7 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
