基于混沌递进预测模型与趋势检验的深基坑变形规律研究

马琳

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基于混沌递进预测模型与趋势检验的深基坑变形规律研究

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为提高基坑变形预测精度及稳定性,首先,利用遗传算法优化BP神经网络的结构参数,再将参数优化后的BP神经网络与灰色模型结合,构建出GA-BP神经网络模型,并利用该模型实现基坑变形序列的初步预测;其次,基于残差序列的混沌特性,再利用混沌理论进行残差优化,进一步构建考虑混沌特性优化的GA-BP神经网络模型;最后,将SR检验引入到基坑变形趋势判断中,以检验预测结果的准确性。实例检验表明：通过遗传算法及混沌理论的递进优化,能逐步提高预测精度,验证文章预测模型的有效性,且预测结果与SR检验结果的一致性较好,说明该预测模型的可信度高。

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来源
《隧道建设（中英文）》 |2018年第6期|P.934-940|共7页
作者
马琳;
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作者单位

杨凌职业技术学院建筑工程分院;

陕西咸阳712100;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类隧道工程;
关键词
深基坑; GA-BP神经网络; SR检验; 变形预测; 趋势判断;

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