人工神经网络深基坑预测模型

人工神经网络深基坑预测模型是以BP人工神经网络为基础，利用其强大的非线性映射能力，建立深基坑支护结构最大侧向位移的预测模型。该模型的训练基于实测数据，通过对悬臂支护结构最大侧向位移进行预测，可以得到与实测值吻合较好的预测结果。

具体来说，该模型的训练过程包括以下几个步骤：
1. 数据预处理：对实测数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作。
2. 网络结构设计：设计BP神经网络的结构，包括输入层、隐层和输出层的节点数、激活函数等。
3. 网络训练：利用实测数据对BP神经网络进行训练，包括前向传播和误差反向传播两个过程。
4. 模型预测：利用训练好的BP神经网络对新的数据进行预测，得到预测结果。

通过以上步骤，可以建立一个准确预测深基坑支护结构最大侧向位移的人工神经网络模型。