改进的BP神经网络在隧道沉降预测中的应用

"BP神经网络预测方法的改进及其在隧道长期沉降预测中的应用 (2011年)，作者：杨茜，北京交通大学土木建筑工程学院" 本文详细探讨了BP神经网络在隧道长期沉降预测中的应用，并对其预测方法进行了改进。BP神经网络，全称Backpropagation Neural Network，是一种广泛应用的人工神经网络模型，它通过反向传播算法调整权重来优化网络性能，适合处理非线性和复杂关系的预测问题。 在传统BP神经网络的基础上，作者杨茜针对以下几点进行了改进： 1. **最优网络训练模式和传递函数的选择**：通过比较不同的训练模式和激活函数，作者选取了能够提高预测精度和训练效率的最佳组合。激活函数通常包括Sigmoid、Tanh等，它们影响神经元的输出，而训练模式则涉及学习率、动量项等因素。 2. **确定单个隐含层神经元个数的解析式**：利用反复训练和统计学原理，作者推导出一个公式，用于确定最优的隐含层神经元数量。这解决了神经网络设计中常见的难题，即如何根据输入和输出数据合理配置网络结构。 3. **归一化方法与最优归一区间**：为了提高网络的稳定性和预测精度，作者提出了一种新的归一化方法，并确定了最优的归一化区间。归一化是将输入数据缩放到特定范围内，有助于网络的快速收敛和避免梯度消失问题。 4. **双隐含层结构的引入**：在输入神经元超过3个的情况下，作者发现采用双隐含层的BP神经网络可以显著提升预测效果。这扩展了单隐含层网络的应用范围，尤其是在处理多因素影响的复杂问题时。 在实际应用中，这些改进被应用于隧道结构的整体沉降预测。通过对隧道沉降数据的分析和预测，结果表明，改进后的BP神经网络能够提供满意的效果，为后续的隧道施工工艺选择提供了科学依据。这种方法不仅考虑了隧道结构的沉降特性，还可能涵盖了时间效应和其他地质因素，使得预测更为准确。 本文的研究对于理解和改进神经网络在隧道工程中的应用具有重要意义。通过解决数据预处理、归一化、隐含层结构和节点选择等问题，提高了预测模型的稳定性和准确性，为工程实践提供了有价值的理论支持。