基于优化的BP神经网络算法的深基坑沉降预测

作者：李篷,王红梅,王若锋,熊靖飞

摘要：深基坑变形预测是进行施工参数调整和确保深基坑施工安全的重要手段,而如何对其变形进行有效、准确地预测是一个有待解决的技术难题。BP神经网络是深基坑变形预测的常用方法,但存在易陷入局部最优的特点。模拟退火算法(SA)是一种全局优化的启发式算法,但可能出现跳出全局最优的情况。本文利用SA对BP神经网络的权值和阈值进行全局搜索优化,同时增加SA的记忆功能,可以有效克服两种算法的缺陷,并提高预测精度。本文用SA优化BP神经网络算法对郑州市107辅道快速化工程深基坑沉降进行预测。结果发现,经优化的BP神经网络能够跳出局部最优,预测精度提高,平均绝对误差(MAE)由0.26提高至0.007;均方根误差(RMSE)由0.26提高至0.01;平均相对误差(MRE)由2.9%提高至0.08%。

发文机构：中化地质郑州岩土工程有限公司

关键词：基坑变形沉降预测BP神经网络模拟退火算法记忆功能

分类号： P237[天文地球—摄影测量与遥感]