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《地下空间与工程学报》2021,17(z1):321-327
深基坑工程的施工变形在软土地区表现出明显的时间特性,其变形监测数据可以看作一种非线性的时间序列。以苏州轨道交通某地铁车站深基坑工程为背景,分别采用BP(Back Propagation)神经网络和LSTM(Long Short Term Memory)深度网络对地连墙变形建立了动态预测模型,并通过10折交叉验证法来检验预测模型的稳定性。结果表明:在输入历史信息数量和预测天数不同的预测任务中,考虑更多的历史变形数据不仅可以提高模型的稳定性还可以减小预测误差,而预测步长的增大对预测精度有明显的不利影响; LSTM相比BP表现出了更高的预测精度以及更好的泛化能力,更适用于地连墙变形的动态预测问题,并可为施工现场实现信息化管理提供参考。 相似文献
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《Planning》2014,(11)
递阶对角神经网络(HDNN)采用动态BP学习算法,可以逼近任意非线性函数且具有收敛速度快、预报精度高的特点,因此本文将其引入到大坝安全监测领域,以水压、温度和时效为输入量,坝体位移为输出量,在此基础上运用马尔科夫链(MC)模型对预测数据进行残差计算和状态划分,确定马尔科夫链状态概率矩阵,通过马尔科夫链状态概率矩阵对HDNN模型进行反馈修正,从而提高精度。基于此建立了HDNN-MC模型并应用于某特高拱坝的变形预测。结果表明,HDNN-MC综合模型相对于单一模型,预测精度得到显著提高,能更高效准确地预测大坝变形。 相似文献
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利用人工神经网络技术,建立了围岩压力预测的BP神经网络模型,并以数值模拟的计算结果作为实测固岩压力的控制指标,采用围岩压力的实测数据对网络进行了训练,最后以此训练好的BP神经网络对围岩压力进行了预测.通过与非线性预测对比表明,该人工神经网络模型具有较高的预测精度,为预测围岩压力提供了一种新的方法. 相似文献
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基于PSO-BP算法的隧道非线性位移分析模型 总被引:1,自引:0,他引:1
粒子群优化(PSO)算法是近年来发展迅速,并得到广泛应用的一种仿生全局最优化算法.与遗传算法相比,该算法具有操作简单、易于编程的优点.结合铜黄高速公路汤屯段大田连拱隧道施工,采用PSO算法对BP神经网络的权值进行自动优化,获得训练效果最好的BP网络模型参数以提高网络的泛化能力,建立起基于PSO-BP算法的大田隧道施工位移非线性智能分析模型,并采用此模型对后续施工隧道变形进行了预测分析.与实测位移对比表明,本文建立的PSO-BP模型平均预测相对误差仅为3.1%,可很好地作为隧道信息化施工的一种辅助方法,并为其他类似岩土工程提供借鉴. 相似文献
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神经网络具有结构简单,鲁棒性强,能够逼近任意函数的非线性映射能力,在多个领域得到了广泛应用。但其梯度下降法容易陷入局部最优,训练效率较低。采用粒子群算法(PSO)对BP神经网络进行改进,利用粒子群算法为BP神经网络提供精确的全局搜索能力,提高其训练效率和预测精度。基于建筑物实际沉降观测数据,对BP神经网络和PSO-BP神经网络进行对比分析。结果表明,PSO-BP神经网络的训练效果获得了较大提升,预测精度提升了约61%,预测结果明显优于传统BP神经网络。 相似文献
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介绍了应用均匀设计理论设计碳纤维混凝土配方的方法,通过所得到的试验数据,运用人工神经网络(ANN)的方法预测碳纤维混凝土抗压强度和劈裂抗拉强度;阐述了采用BP算法建立碳纤维混凝土抗压强度神经网络模型的过程,仿真结果表明,BP网络可成功地建立非线性的强度模型,预测强度可达到较高精度。 相似文献
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《地下空间与工程学报》2019,(Z2)
为解决隧道围岩变形中的非线性问题,实现对软岩隧道变形发展趋势和稳定性的判断,建立了基于果蝇算法改进的广义回归神经网络隧道围岩变形预测模型。利用广义回归神经网络较好的非线性映射能力,对软岩隧道的拱顶沉降和水平收敛进行预测。由于GRNN的预测效果受光滑因子的影响,因此采用果蝇算法对光滑因子进行寻优,改善了GRNN预测模型确定参数时人为因素的影响,有效的提高了模型的预测精度和适用性。以玉磨隧道工程为例,通过对现场监测变形数据的训练,得到了隧道围岩变形预测结果,验证了FOA-GRNN预测模型能高效准确地对隧道围岩变形进行预测,可以为类似的工程提供一种新的途径。 相似文献
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针对余氯量在供水系统内非线性变化的特性,建立了PSO-SVM与BP神经网络组合模型对管网末端余氯进行预测分析。该模型通过粒子群优化算法(PSO),对SVM的特性参数进行优化;采用BP神经网络对模型进行残差修正。通过对单一的BP模型和SVM模型、组合模型的预测精度进行分析。结果表明:组合模型预测比BP和SVM单一预测均方误差分别降低了62.30%、75.29%,平均相对误差降低了55.03%、54.27%。综上所述,该模型具有强大的非线性拟合能力,预测精度高,运行稳定性强,对供水企业控制余氯的投加量和设置二次加氯点有一定的指导作用。 相似文献
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将BP神经网络应用于隧洞围岩分类,BP神经网络通过学习记忆建立输入和输出变量之间的非线性关系。利用淮南洞山隧道围岩分类样本进行模拟检验,BP神经网络模型性能良好,对隧道围岩分类的精度较高,是一种值得推广和应用的围岩智能分类方法。 相似文献
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建立了基于BP神经网络理论的空调系统负荷预测模型.针对BP神经网络参数优化过程中容易陷入局部最优的缺陷,采用差异演化算法(differential evolution algorithm,DE)对其进行优化,以提高预测精度.结合具体实例进行空调冷负荷预测,并与采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法对BP神经网络进行参数优化的仿真实验结果对比表明,由DE-BP算法所具有较好的预测性能. 相似文献
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神经网络法在混凝土强度研究中的应用 总被引:8,自引:1,他引:7
讨论了如何应用人工神经网络(ANN)的方法预测混凝土抗压强度,详细论述了采用BP算法建立混凝土抗压强度神经网络模型的过程,以及在活化剂作用下高掺量粉煤灰混凝土的强度效应,仿真结果表明,通过学习,BP网络可成功地建立非线性的强度模型,预测强度可达到较高精度。 相似文献
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为使地铁隧道在施工中沉降监测数据具有一定的预见性,分别采用了BP神经网络改进算法的预测模型、传统BP神经网络预模型以及基于时间序列的三次指数平滑法预测模型对地铁隧道施工中的沉降监测数据进行了预测。对其预测结果进行分析,得出了BP神经网络改进算法模型预测精度优于传统BP神经网络模型以及基于时间序列的三次指数平滑法模型预测精度的结论。 相似文献
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将微粒群算法与BP神经网络算法相结合,建立基于微粒群–BP神经网络算法的大坝安全监控模型,解决传统神经网络存在的网络学习速度慢,且易于收敛到局部最优点等问题。经实例分析,该模型在用于建立大坝安全监控预报模型过程中,能更好地反映大坝应力变形的非线性问题,且在精度和速度上都有较大的提高,为实现实时在线分析评价大坝的安全性态提供了有力的技术支持。 相似文献