基于BP神经网络模型的基坑变形监测分析研究

基坑施工是各类大型地面及地下建筑的重要基础和前提，而随着基坑规模的不断扩大以及施工环境的日益复杂，对基坑各参数的监测和预测显得越来越重要。本文针对基坑变形预测的高精度要求，详细阐述了基坑变形的数据采集要求和预测机理，建立基于粒子群优化算法的改进BP神经网络预测模型，该模型与原始BP神经网络预测模型相比，在收敛速度和目标误差控制方面都实现了明显提升。同时，经过施工现场的实验检验，PSO-BP神经网络预测在预测精度方面，其相对误差和平均绝对百分比误差也明显降低，说明该优化模型有效提升了运算速度、预测精度，能够为安全施工提供有效支持，具备推广应用的价值。