BP神经网络在基坑变形动态预测中的应用研究

"这篇论文是关于基于神经网络的基坑变形动态预测的研究，发表于2014年的《水利与建筑工程学报》。作者通过MATLAB7神经网络工具箱，利用某基坑工程的现场监测数据，构建了两种基于BP网络的预测模型，即多步预测模型A和动态预测模型B，并与广义回归网络模型进行了对比分析。结果显示，动态预测模型的精度优于多步预测，BP神经网络在处理随时间递增的变形数据时表现出更高的预测精度和更好的泛化能力，平均预测误差约为3.3%，适用于实际工程需求。该研究得到了广东省自然科学基金的支持，作者之一专注于智能算法在岩土工程中的应用研究。" 在这篇工程技术领域的论文中，研究者探讨了如何利用神经网络技术对基坑开挖过程中的变形进行有效预测，以提升施工的安全性和效率。基坑开挖是城市地下工程建设的重要环节，变形控制是保证建筑安全的关键。传统的预测方法可能无法适应复杂多变的现场条件，因此，研究人员引入了人工神经网络，特别是反向传播(BP)网络来解决这个问题。 首先，他们基于MATLAB7的神经网络工具箱，利用实际基坑工程的监测数据，建立了多步预测模型A。这种模型可以对未来多个时间步的变形进行预测，但可能在数据更新时表现不够理想。然后，他们又构建了动态预测模型B，该模型能够随着新数据的加入不断调整预测，提高了预测的实时性。 论文对比了这两种基于BP网络的模型与广义回归网络模型的预测效果。结果显示，动态预测模型在预测精度上显著优于多步预测模型，特别是在变形数据随时间增长的场景下，BP神经网络的动态预测误差更小，泛化性能更强。平均预测误差仅为3.3%，这表明BP网络模型能够有效地适应基坑变形的动态变化，为工程实践提供了可靠的预测工具。 这项研究展示了神经网络在复杂工程问题中的应用潜力，特别是在处理非线性、时间序列预测任务时的优势。通过对基坑变形的准确预测，可以更好地指导施工过程，降低风险，提高工程的经济效益。同时，这也为未来岩土工程中其他类似问题的预测研究提供了参考和借鉴。