基于Elman-马尔科夫模型的深基坑变形预测 |
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引用本文: | 贾哲,郭庆军,郝倩雯.基于Elman-马尔科夫模型的深基坑变形预测[J].人民长江,2019,50(1):202-206. |
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作者姓名: | 贾哲 郭庆军 郝倩雯 |
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摘 要: | 为提高深基坑变形预测精度,在基坑地表沉降预测中引入反馈型Elman神经网络模型,利用Elman神经网络算法实现基坑沉降位移时间序列的滚动预测。以西安地铁5号线某车站基坑工程为例,基于组合预测思想,结合神经网络和马尔科夫链两种预测方法,建立了马尔科夫链优化的神经网络基坑地表沉降预测模型,借助马尔科夫链模型对其随机扰动误差进行修正,并与前馈型BP神经网络滚动预测模型对比。研究结果表明:Elman神经网络预测模型在修正前、后的预测效果均优于BP神经网络模型。设计开发出的基于MATLAB的图形用户界面(GUI)预测系统实现了模型预测过程便捷化,使预测过程能够以图形结果动态展现,具有较强实用价值。
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关 键 词: | 基坑变形预测 神经网络 马尔科夫链 图形用户界面 |
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