BP神经网络在深基坑工程中的应用

近年来 ,人工神经网络方法在深基坑工程中得到了广泛的应用 ,取得了比较令人满意的结果。本文在分析讨论了人工神经网络中应用最为广泛的BP网络基本原理的基础上 ,对BP网络方法在深基坑工程中的应用情况进行了详细的论述 ,最后指出了该法在深基坑工程中应用的技术关键和存在的问题。     

神经网络在深基坑工程变形预测中的应用研究

提出了深基坑变形预测的神经网络法,详细介绍了该方法的建模过程,并用MATLAB语言加以实现,最后用实例论证了神经网络方法用于基坑工程变形预测的可靠性和实用性．     

遗传BP神经网络在深基坑开挖监测中的应用

地铁车站等深基坑开挖施工中监测数据处理极其复杂，其经验多于理论。有鉴于此，本文提出了神经网络的处理模型，并用将遗传算法和BP最优化方法相结合所产生的一种高效率，高精度的算法来训练网络，并比较了各类训练网络方法的优缺点，由于测量数据存在误差，所以本文又着重分析了误差在网络中的前向传播与可控制性，首次提出了工程应用中网络的初值稳定性问题，最后对某地铁车站的开挖监测进行了实例分析。     

改进BP神经网络算法在基坑沉降预测中的应用

提出一种采用BP神经网络算法来预测深基坑沉降的方法，结合具体工程实例，构建了预测深基坑周边地表沉降具体BP神经网络模型，预测结果表明，该模型有较高的预测精度，可作为预测沉降的一种新方法。     

BP神经网络在深基坑监测预报中的应用与精度分析

以珠海市横琴某深基坑项目为例,考虑到影响基坑产生位移的内因和外因有很多,在不考虑基坑其他因素对监测数据预报带来的影响的情况下,结合BP神经网络算法,提出了基于BP神经网络的预报方法研究,从基坑监测数据本身出发探寻相应的变化规律。使用此方法对所获得的基坑变形数据进行线性内插后建模,并对比分析线性内插前后的预报精度。结果表明, BP神经网络用于深基坑变形监测分析与预报是可行的,并能为后续施工提供有效的参考。     

遗传BP神经网络在深基坑开挖监测中的应用

地铁车站等深基坑开挖施工中监测数据处理极其复杂 ,其经验多于理论。有鉴于此 ,本文提出了神经网络的处理模型 ,并用将遗传算法和BP最优化方法相结合所产生的一种高效率、高精度的算法来训练网络 ,并比较了各类训练网络方法的优缺点。由于测量数据存在误差 ,所以本文又着重分析了误差在网络中的前向传播与可控制性 ,首次提出了工程应用中网络的初值稳定性问题。最后对某地铁车站的开挖监测进行了实例分析。     

基于BP神经网络的深基坑围护变形预测分析

在众多的工程领域中,深基坑工程是比较具有施工难度的,需要应用好现代的工程数据相关技术、建立起科学化的模型,对于其可能存在的变形问题进行有效预测。因此,本文通过对BP神经网络的应用建立起一种深基坑围护变形预测分析系统,为保障工程施工的安全提供参考。     

基于BP神经网络的基坑变形预测应用研究

以太原市某基坑沉降监测点的实测数据为基础,选择20期数据进行分析;建立具有2个隐含层的BP神经网络模型,以18期数据建模,采用新陈代谢的方式对后2期数据进行逐一预测验证.通过K3观测点和K6观测点的实测数据验证与分析,认为BP神经网络模型预测精度达到工程应用要求.认为该研究所用方法在相似工程变形的数据预测中可以继续应用...     

BP神经网络方法在大坝基岩变形监测中的应用

结合工程实例,利用上游水位,下游水位和气温建立BP神经网络预报模型,应用Matlab神经网络工具箱,采用traingdx算法进行模型训练,对大坝基岩变形进行预测,结果表明,建立的BP神经网络预测大坝基岩变形的模拟值具有较高的精度。     

神经网络方法在深基坑动态风险预测中的应用

以上海地区某复杂深基坑工程为分析对象,将现场监测数据与神经网络方法相结合,对施工监测当天以后第三次的监测数据做出预测.结合施工动态风险预测方法,按实测监测数据和预测变形数据分别计算出相应的风险等级.本文特点是将预测的变形数据转化为风险水平,可以使施工人员根据不同的风险水平制定相应的预防措施,从而为深基坑工程的施工安全预...     

基于BP网络的基坑周围地表沉降影响因素分析

深基坑开挖引起的周围地表沉降问题是一个复杂的非线性问题.利用BP网络处理复杂的、不确定的非线性问题的独特优势,成功建立了软土地区深基坑开挖引起的周围地表沉降的预测模型,并对其影响因素进行了定量分析,找出了主要影响因素并提出了相应的措施.     

基于人工神经网络的深基坑支护方案优选研究

在分析目前多指标综合评价问题求解方法的基础上，研究采用基于MatLab工具箱的BP神经网络方法解决深基坑支护方案优选问题，并对训练样本对的选取提出了新的方法，且以一个算例来说明方法的可行性．     

深基坑工程位移预测的遗传神经网络耦合方法

岩土结构的位移都具有非线性动力学演化特征,针对目前采用的神经网络预测方法中存在的问题,用神经网络遗传算法耦合预测模型取代了传统的分析方法。详细介绍了建模过程,并用C语言加以实现,最后用实例论证了该方法用于基坑工程变形预测的可靠性和实用性。     

基于BP神经网络对BT项目风险的评价

BT融资模式是加快城镇化发展过程中,大型基础设施项目建设的主要融资方式,准确地对BT工程项目的风险等级进行评价,有助于降低投资人的风险损失。为了更好地评价BT工程项目的风险等级,克服传统风险分析方法的不足,建立BP神经网络模型。本文以A市地铁BT工程项目为例,首先建立该项目的风险评价指标体系,然后确定合适的BP神经网络模型参数。在大量经验数据的基础上,对BP神经网络模型进行了训练与检测,通过试验发现构建18-17-1三层BP神经网络模型对风险等级的评价结果精度最高。最后通过此模型对A市地铁BT工程项目的风险等级进行了评价,取得较好的效果。     

监测在深基坑支护工程中的应用

结合工程实例,对深基坑支护结构水平位移、基坑支护桩及外侧土体深层水平位移、支撑轴力和桩身应力、地下水位及沉降进行监测.针对基坑各施工阶段、部位采取不同的监测频率,给出了监测结果和相应的报警值.结果证明,支撑设计时应考虑温度效应,应监测桩及桩周土体深层水平位移以确保桩身安全,且地下水位累计下降量报警值应根据地质条件和周边环境设置.     

基于BP神经网络的项目投资风险评价

风险项目投资具有高风险、高收益的特点,科学、准确的评价方法对项目投资至关重要.传统的评价方法主观因素太强,而人工神经网络模型克服了传统项目评价依赖专家经验的弊端,为项目投资风险评价开辟了新途径.本文首先阐述了BP神经网络的原理,然后结合实例给出了用于项目投资风险评价的UP神经网络模型,仿真试验表明,采用该模型的结果是令人满意的.     

基于神经网络的基坑与紧邻桩变形相关预测

基于神经网络技术 ,建立深基坑墙体与其紧邻建筑 (构 )物之间变形相关性预测BP网络模型 ,以便根据深基坑紧邻桩基允许变形来控制深基坑墙体变形。本文最后用某紧邻高架桥的地铁车站深基坑实例进行分析 ,结果表明预测与实测结果基本吻合     

BIM技术在深基坑监测中的应用

传统的深基坑监测存在效率低、实时性滞后、准确性差等问题,现以Revit的二次开发插件为技术基础,将传统的基坑监测方式与BIM技术相结合,形成了一种新型的基坑工程监测管理方法。     

BP神经网络模型在地下水质量评价中的应用

介绍了BP神经网络的基本原理和计算方法。采用6-11-5三层拓扑结构的BP神经网络模型对伊通河下游地下水质进行评价,并与内美罗指数法、模糊综合评判法和物元可拓法评价结果比较。结果表明BP神经网络计算简便、评价结果客观准确,很好地反映了地下水质量的总体状况。