BP神经网络在深基坑变形预测中的精确建模与应用

人工神经网络在深基坑变形预测中的应用是一篇发表于2002年9月的论文，由南京工业大学土木工程学院的王旭东、赵建平、余闯和杨晓东共同完成。该研究以Back Propagation (BP) 人工神经网络为核心技术，旨在利用神经网络的强大非线性映射能力，解决深基坑工程中常见的变形预测问题。 在论文中，作者提出了一种基于BP神经网络的模型，用于预测深基坑支护结构的最大侧向位移。他们首先通过实测数据对网络进行训练，这一步骤至关重要，因为实际数据能够帮助网络学习和理解深基坑施工过程中的复杂动态。通过这种方式，模型能够捕捉到深基坑工程中影响变形的各种因素，如土质特性、荷载条件、支撑结构设计等，从而实现对变形的准确预测。 传统的基坑设计方法，如M法和有限元法，由于理想模型与实际工况的偏差以及计算参数的不确定性，往往无法准确地预测实际的变形情况。而人工神经网络的引入，由于其自适应性和能够处理不确定性的特性，显示出明显的优势。BP网络的训练和学习机制使得它能够不断优化权重，从而提高预测精度。 通过算例分析，研究者展示了BP神经网络模型在深基坑变形预测方面的显著效果，即预测值与实际测量值的吻合度较高，这证明了这种方法在深基坑工程变形控制中的实际应用价值。这种预测模型的应用对于减少工程事故，保障周边建筑物和基础设施的安全，以及优化施工方案具有重要意义。 这篇论文不仅探讨了人工神经网络在深基坑工程领域的潜在应用，还为提高深基坑变形管理提供了新的科学依据和技术手段，对推动该领域的发展具有积极的推动作用。