基于遗传算法-BP神经网络的深基坑变形预测

随着我国城镇化的发展,深基坑工程越来越多,随之而来的施工安全风险愈发凸显,如何有效预测和分析基坑的变形,是保障其施工安全的有效方法之一。本文利用遗传算法,对BP神经网络初始权重和阈值进行优化,并运用MATLAB编制了基坑变形预测程序。结合宁波地铁某车站深基坑地下连续墙深层土体水平位移的监测数据,建立了关于深基坑地下连续墙围护结构水平位移的神经网络模型,并对该基坑一测斜孔对应的围护结构水平位移进行预测。结果表明,本文提出的模型对于深基坑地下连续墙围护结构的水平位移预测具有较高的准确性,同时对支撑施作的影响具有良好的泛化能力,因而对基坑的施工安全具有现实的指导意义。