| 基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测方法研究 |
| |
| 引用本文： | 刘勇健,李彰明,张建龙.基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测方法研究[J].工业建筑,2004,34(9):22-25. |
| |
| 作者姓名： | 刘勇健 李彰明 张建龙 |
| |
| 作者单位： | 广东工业大学,岩土工程研究所,广州,510640;广东工业大学,岩土工程研究所,广州,510640;广东工业大学,岩土工程研究所,广州,510640 |
| |
| 基金项目： | 广东省自然科学基金资助项目 (编号 :2 0 0 10 0 5 5 )，广东工业大学重点学科基金 (编号 :2 0 2 16) |
| |
| 摘 要： | 针对深基坑系统的复杂的非线性及基坑工程变形多步预测的重要性 ,将人工神经网络技术引入其中。分析了用BP网络进行多步预测时存在的不足 ,提出了基于递归神经网络的基坑工程变形多步预测模型。通过一软土深基坑工程变形多步预测实例的分析 ,论证了递归神经网络用于基坑工程变形多步预测的可靠性和实用性。该方法有效可行 ,在其他领域的多步预测中同样具有广阔的应用前景。
|
| 关 键 词： | 深基坑 递归神经网络 多步预测 变形 |
| 修稿时间： | 2003年12月25 |
RESEARCH ON MULTI-STEP PREDICTION OF DEEP EXCAVATION DEFORMATION BASED ON RECURRENT NEURAL NETWORK |
| |
| Liu Yongjian,Li Zhangming,Zhang Jianlong.RESEARCH ON MULTI-STEP PREDICTION OF DEEP EXCAVATION DEFORMATION BASED ON RECURRENT NEURAL NETWORK[J].Industrial Construction,2004,34(9):22-25. |
| |
| Authors: | Liu Yongjian Li Zhangming Zhang Jianlong |
| |
| Abstract: | An artificial neural network is introduced in the light of the complexity, nonlinearity of a deep excavation and the importance of multi-step prediction of its deformation. The defect of multi-step prediction by BP network is analyzed and a multi-step prediction model of an excavation deformation based on recurrent neural networks is also proposed. The reliability and practicability of the multi-step prediction of the excavation deformation by the recurrent neural networks are demonstrated through the multi-step prediction of the deformation of deep excavation in soft soil. It can be widely used for the muti-step prediction in other fields. |
| |
| Keywords: | deep excavation recurrent neural networks multi-step prediction deformation |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
