基于BPN的基坑变形性状的应用研究

【摘要】：近年来神经网络的应用所带来的经济和社会效益已逐渐被人们所重视。在工程领域,人们应用神经网络的基本原理和成熟的方法去处理对于传统方法非常棘手的问题,获得很大成功。 基坑事故的高发生率主要是由于基坑工程本身的高度复杂性所致。本文首先分析了现有深基坑支护系统理论计算方法中存在的问题,并对深基坑支护系统失败形成机制和深基坑预警值的确定进行了探讨,接着对BP神经网络(简称BPN)算法的机理进行了阐述。最后,在分析了深基坑样本资料和基坑事故形式及其产生原因的基础上,以两个深基坑支护体系数据作为训练和预测样本,利用改进BPN算法建立了深基坑支护结构的位移预测模型。 本文尝试利用可靠性更高的改进BPN算法,以影响深基坑支护结构位移不同因素作为输入样本,对支护结构的水平位移进行了预测研究。预测输出和实例样本对比结果表明,具有强大非线性映射能力的BPN算法能为支护结构变形预测提供了一条可行性途径。