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基于神经网络的基坑与紧邻桩变形相关预测
引用本文:卢礼顺,刘建航,易达.基于神经网络的基坑与紧邻桩变形相关预测[J].地下空间与工程学报,2003,23(4):391-395.
作者姓名:卢礼顺  刘建航  易达
作者单位:1. 同济大学地下建筑与工程系,上海,200092
2. 同济大学地下建筑与工程系,上海,200092;上海地铁建设有限公司,200031
3. 上海交通大学建筑工程与力学学院,上海,200240
基金项目:国家自然科学基金资助 (1 0 1 0 2 0 1 5 ),上海市重点学科建设项目资助
摘    要: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

关 键 词:时空效应原理  神经网络  深基坑工程  监测位移
文章编号:1001-831X(2003)04-0391-05
修稿时间:2003年8月3日

Neural Network Based Prediction of Correlation between Pile Deformation and Its Nearby Foundation Pit
LU Li,shun et al.Neural Network Based Prediction of Correlation between Pile Deformation and Its Nearby Foundation Pit[J].Chinese Journal of Underground Space and Engineering,2003,23(4):391-395.
Authors:LU Li  shun
Affiliation:LU Li shun et al
Abstract:In this paper based on neural network technique, a BP network model for prediction of correlation between building (structure) deformation and nearby wall of deep foundation pit is set up to control deformation of wall of deep foundation pit according to the allowed deformation of nearby pile foundation. In this paper, an example of deep foundation pit of metro station nearby the viaduct is analyzed and the results are consistent with those measured.
Keywords:principle of time  space effect  neural network  deep foundation pit project  displacement monitoring
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