BP神经网络优化基坑短期沉降预测：苏州地铁2号线案例

本文主要探讨了BP神经网络在基坑周边地表短期沉降预测中的应用，针对现有预测方法存在的局限性，如指数法预测结果的偏低和双曲线法预测的偏高，以及GM(1,1)模型在处理非指数规律观测值时的不足。作者以苏州地铁2号线的一个工程项目为案例，利用BP神经网络对历史沉降监测数据进行分析。BP神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的数学模型，它能处理复杂的非线性关系，这使得它在解决工程中高度非线性问题上展现出优势。 在实际应用中，通过将历史数据输入到训练过的BP神经网络模型中，该模型能够学习并预测基坑施工过程中地表短期沉降的变化趋势。这种方法的优势在于其预测精度较高，误差较小，这对于基坑动态设计和信息化施工具有重要意义，有助于提高工程的安全性和效率。文章指出，这种方法不仅弥补了传统预测方法的不足，还展示了在现代信息技术支持下，通过数值模拟进行地表沉降预测的新途径。 中图分类号(TP183)标明了本文属于工程技术领域，关键词包括沉降、短期预测、基坑和BP神经网络，这表明了研究的核心内容和关注点。论文的文献标志码(A)表明其学术水平，而引言部分则介绍了背景和问题的必要性，强调了地铁建设对地表沉降管理的重要性，并对比了现有方法的局限性。 总结来说，这篇文章提供了一种实用且精确的基坑周边地表沉降预测工具，对于地铁建设项目的可持续性和城市基础设施的稳定性具有显著的价值。通过BP神经网络的运用，科研人员可以更好地理解和预测施工过程中的地表动态变化，从而优化设计策略，减少潜在风险。