基于GA＿BP神经网络的地铁车站深基坑变形预测研究

BP神经网络对复杂和高度非线性序列有良好的适用性而被广泛应用于深基坑变形预测中,针对其算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值、隐含层神经元不确定等不足,本文运用遗传算法对BP神经模型的初始权值和阈值进行了优化,通过郑州市地铁5号线某车站深基坑变形监测实测数据,验证了GA-BP模型能够提高预测精度,泛化能力更好,在时间序列变形数据预测中有较好的适用性和准确性。