【摘 要】
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由于大型深基坑的变形是一种典型的非线性变化量,其受力情况和力学机理十分复杂,且存在多种参数相互影响的问题,因此很难是现高水平的变形量预测目标。本文提出采用人工智能
【机 构】
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由于大型深基坑的变形是一种典型的非线性变化量,其受力情况和力学机理十分复杂,且存在多种参数相互影响的问题,因此很难是现高水平的变形量预测目标。本文提出采用人工智能领域的BP 神经网络技术参与到对预测误差量的反复修正过程中,通过不断的学习和训练,将输出误差达控制到最小,从而显著提高深基坑变形量预测的精确度,文中对BP 神经网络的工作机理进行了深入的剖析,并结合基坑变形量预测的工作实践,设计了相关的学习流程,实现了预测方案的自适应调整。
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