PSO优化BP算法在基坑变形预测中的应用

地铁车站深基坑变形预测是保证地铁车站安全施工的一个重要手段,为了能够更准确更有效的预测地铁车站深基坑变形,采用粒子群优化算法即PSO算法对传统的BP神经网络的权值和阀值进行了优化,同时对该预测模型中的输出样本添加噪声训练,建立了基于粒子群优化BP神经网络的地铁深基坑变形预测算法。以合肥市轨道交通2号线长丰南路站深基坑为工程实例,经计算表明该算法取得了良好的效果,所预测的变形数据具有较高的可信度。