基于優化的BP神經網絡算法的深基坑沉降預測

作者：李篷,王紅梅,王若鋒,熊靖飛

摘要：深基坑變形預測是進行施工參數調整和確保深基坑施工安全的重要手段,而如何對其變形進行有效、準確地預測是一個有待解決的技術難題。BP神經網絡是深基坑變形預測的常用方法,但存在易陷入局部最優的特點。模擬退火算法(SA)是一種全局優化的啟發式算法,但可能出現跳出全局最優的情況。本文利用SA對BP神經網絡的權值和閾值進行全局搜索優化,同時增加SA的記憶功能,可以有效克服兩種算法的缺陷,并提高預測精度。本文用SA優化BP神經網絡算法對鄭州市107輔道快速化工程深基坑沉降進行預測。結果發現,經優化的BP神經網絡能夠跳出局部最優,預測精度提高,平均絕對誤差(MAE)由0.26提高至0.007;均方根誤差(RMSE)由0.26提高至0.01;平均相對誤差(MRE)由2.9%提高至0.08%。

發文機構：中化地質鄭州巖土工程有限公司

關鍵詞：基坑變形沉降預測BP神經網絡模擬退火算法記憶功能

分類號： P237[天文地球—攝影測量與遙感]