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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。 相似文献
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基于BP神经网络的深基坑变形预测 总被引:1,自引:0,他引:1
建立深基坑变形监测数据处理的BP神经网络模型,采用双曲正切S形函数进行输入和输出层传递,选择批处理梯度下降法训练前向网络,并采用附加动量法和学习速率自适应调整进行改进,运用Matlab建立BP神经网络模型。预测结果表明,改进的BP神经网络模型预测精度更高,提高了学习速度并增加了算法的可靠性。 相似文献
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滑坡敏感性评价是地质灾害预测预报的关键环节。针对BP神经网络易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题,该文以三峡库区秭归县境内为研究区,采用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,构建PSO-BP神经网络滑坡敏感性预测模型,实现研究区滑坡敏感性评价。采用受试者工作特征曲线分析模型预测精度,得到PSO-BP神经网络预测精度为0.931,预测结果与实际滑坡总体空间分布具有良好的一致性,且预测能力优于BP神经网络。实验结果表明,PSO-BP神经网络耦合模型在实现滑坡敏感性评价上具有理想的预测精度和良好的适用性。 相似文献
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利用三维激光扫描技术监测地表变形时,需要对大面积的地形点云数据重建地面曲面。针对点云数据的海量性,提出利用BP神经网络的方法进行曲面重建,分别模拟出两期点云数据的曲面及两期点云数据的下沉曲面。实验结果表明,该方法对海量数据的曲面重建精度较高,并能提取变形信息,具有较高的使用价值。 相似文献
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为有效确定概率积分法预计参数,提高预计值的精度。将粒子群优化(PSO)算法和BP神经网络进行融合,采用改进的混合粒子群优化算法优化神经网络的权值和阈值。在分析概率积分法参数与地质采矿条件之间关系的基础上,建立了基于PSO优化BP神经网络的概率积分法预计参数的优化选择模型。以我国典型的地表移动观测站资料为例,将计算结果与实际值进行了对比分析,并与文献[1]中改进BP算法进行了比较。结果表明,PSO-BP神经网络方法用于概率积分法预计参数的选取是可行的,收敛速度更快,计算精度更高。 相似文献
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对BP,RBF,Elman 3种神经网络模型进行了简要概括,将其应用于实际工程案例中,经过多角度综合分析,验证了3种模型进行变形预报的可行性,同时得出对实际工程具有指导性意义的结论。 相似文献
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模糊神经网络在变形分析与预报中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了模糊神经网络的网络建模,提出了单点建模、分组建模和整体建模3种建模方法,为变形分析和预报提供了新思路。结合滑坡变形实例,指出了模糊神经网在工程变形分析和预报中的可行性。 相似文献
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在对RBF神经网络模型进行了详尽分析基础上,将其应用于实际工程案例中,多角度综合分析,验证了RBF神经网络模型进行变形预报的可行性,同时得出对实际工程起指导性意义的结论。 相似文献
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以某市轨道交通1号线地铁站基坑观测数据为例,开展了小波及BP神经网络预测模型的研究.首先采用小波阈值去噪方式对纵向观测线实际观测数据进行去噪处理,依据信噪比最高以及均方根最小判别原则进行判别,实验表明,小波1层分解、软阈值方式、sym4小波基函数、rigrsure阈值原则、scal=sln为最佳组合方式.然后,给出基坑... 相似文献
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GPS导航解算中常用最小二乘算法。随着高动态用户需求精度的不断提高,且由于线性化忽略高次项,初始值精度低以及差分后剩余或放大误差的存在。导航解精度很难满足高动态用户的需求。为此,本文基于BP神经网络的非线性逼近性能。给出了基于BP神经网络的GPS导航算法。实测数据计算结果表明该算法能够真实地反映载体运动轨迹,其导航解的精度和可靠性有明显的提高。 相似文献
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为了使大坝变形的预测精度更高,针对大坝形变量的时间序列中存在着非平稳和非线性等曲线特性,使用一种经验模态分解(EMD)和非线性自回归动态神经网络(NAR)相结合的EMD-NAR模型对大坝形变时间序列进行预测。以某大坝实测的时间序列数据为算例,分别使用BP模型、NAR模型和EMD-NAR模型进行实验对比,结果表明,BP、NAR、EMD-NAR模型预测的均方根误差(RMSE)分别为0.9449,0.6993,0.4678;模型预测的平均相对误差(MRE)分别为0.1492,0.1065和0.0688,从三种模型预测结果对比可知,组合的EMD-NAR模型预测精度最高且稳定性最好,为时间序列的大坝形变预测提供一种新的参考思路。 相似文献
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基于L-M算法的BP神经网络分类器 总被引:11,自引:0,他引:11
以TM图像为例,讨论了基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的BP神经网络分类器及其在遥感图像分类中的应用。LM算法是梯度下降法与高斯牛顿法的结合,由于利用了近似的二阶导数信息,LM算法比梯度法快。就训练次数及准确度而言,LM算法明显优于变学习率法的BP算法。 相似文献