深度学习预测基坑变形

深学习可以用于预测基坑变形。一种常用的方法是使用基于BP神经网络的模型来进行预测。通过训练该模型，可以使用基坑降水引起的沉降工程数据作为样本，学习并预测地面沉降量和距离基坑的关系。BP网络学习公式推导的指导思想是，通过修正网络的权值和偏差，使误差函数沿负梯度方向下降，直到网络输出误差精度达到目标精度要求。