粒子群优化神经网络：深基坑变形预测的有效途径

本文主要探讨了"基于粒子群优化神经网络算法的深基坑变形预测方法"这一关键技术问题，发表于2014年的吉林大学学报(地球科学版)。深基坑施工在建筑工程中具有重要意义，但其开挖过程中可能会引发大规模的地面变形，这对施工安全和周边环境稳定性构成威胁。传统的深基坑变形预测方法可能存在精度不高或计算效率低的问题，因此，研究者们寻求创新的解决方案。 文章的核心内容集中在利用粒子群优化算法对神经网络模型进行改进。粒子群优化算法是一种模仿鸟类群体觅食行为的优化搜索算法，它通过模拟个体间的竞争与合作，寻找全局最优解。在这里，作者将其应用于神经网络的权值和阈值优化，目的是提高神经网络的预测能力。神经网络作为一种非线性模型，能够处理复杂的数据关系，但在初始设置时需要精细调整，粒子群优化正好可以弥补这一不足。 作者将这种方法具体应用到长春市火车站北广场深基坑开挖的监测工程中，通过对8号水平位移测点和9号地面沉降点的数据进行预测，取得了显著的结果。实验数据显示，8号测点的预测均方根误差为3.78%，平均百分比误差为5.48%，显示出较高的预测精度；9号沉降点的预测结果分别为均方根误差5.62%和平均百分比误差3.23%，同样证明了该方法的有效性。 该研究不仅解决了深基坑变形预测中的技术难题，还展示了粒子群优化神经网络算法在实际工程中的应用潜力，对于施工参数调整和保障深基坑施工过程的安全具有重要的指导意义。通过这种方式，科研人员能够更精确地预测深基坑的变形情况，从而提前采取措施防止潜在风险，节省成本，提高整体工程项目的管理效率。这一研究成果对工程领域内的科研人员和实践工作者都具有很高的参考价值。