基于Elman-马尔科夫模型的深基坑变形预测

贾哲; 郭庆军; 郝倩雯

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基于Elman-马尔科夫模型的深基坑变形预测

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为提高深基坑变形预测精度,在基坑地表沉降预测中引入反馈型Elman神经网络模型,利用Elman神经网络算法实现基坑沉降位移时间序列的滚动预测.以西安地铁5号线某车站基坑工程为例,基于组合预测思想,结合神经网络和马尔科夫链两种预测方法,建立了马尔科夫链优化的神经网络基坑地表沉降预测模型,借助马尔科夫链模型对其随机扰动误差进行修正,并与前馈型BP神经网络滚动预测模型对比.研究结果表明:Elman神经网络预测模型在修正前、后的预测效果均优于BP神经网络模型.设计开发出的基于MATLAB的图形用户界面(GUI)预测系统实现了模型预测过程便捷化,使预测过程能够以图形结果动态展现,具有较强实用价值.

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来源
《人民长江》 |2019年第1期|202-206219|共6页
作者
贾哲; 郭庆军; 郝倩雯;
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作者单位

西安工业大学建筑工程学院;

陕西西安710021;

西安工业大学建筑工程学院;

陕西西安710021;

西安工业大学建筑工程学院;

陕西西安710021;

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正文语种 chi
中图分类基坑;
关键词
基坑变形预测; 神经网络; 马尔科夫链; 图形用户界面;

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