人工神经网络驱动的基坑设计专家系统：数据挖掘实践与前景

本文主要探讨了数据挖掘技术在基坑设计专家系统中的实际应用。首先，作者介绍了工程数据挖掘的基本概念，它是一种从大量复杂、模糊的工程数据中提取出有用模式的过程，涉及数据库、人工智能、机器学习和统计学等多个领域的理论和技术。在工程领域，尽管数据挖掘技术的应用相对较少，但在基坑设计这样的复杂问题中，其潜力巨大。 基坑设计是一项对技术知识和经验依赖性强的工作，由于自然土体的复杂性和不确定性，传统的理论模型往往难以完全适应实际情况。作者指出，数据挖掘技术能够帮助解决这个问题，通过对勘察、设计、施工和监测数据的深入分析，可以揭示数据中隐藏的关系和规则，提炼出专家的知识和经验，形成可操作的结论和决策规则。这种方法不仅能提高设计的准确性，还可以减少对个人经验的过度依赖，从而提升基坑设计的效率和安全性。 人工神经网络作为数据挖掘的一种具体手段，在文中被提出用于基坑设计专家系统。作者详细阐述了如何将人工神经网络，如BP网络，应用到这一过程中。人工神经网络的非线性建模能力特别适合捕捉基坑设计中多因素相互作用的复杂关系，使得设计方案与各种影响因素之间的联系得以精确描述。通过实际应用案例，文章展示了这种方法的有效性和可行性，预测结果证明了其在基坑设计中的广阔应用前景。 总结来说，本文的核心内容是探讨了如何利用数据挖掘技术，特别是人工神经网络，来改进基坑设计的专家系统，以期通过自动化和智能化的方式，提高设计的科学性和可靠性，为基坑工程的安全管理提供强有力的支持。这种技术的引入，无疑为解决现代城市发展中日益复杂的基坑工程问题提供了新的思路和工具。