【摘 要】
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为了更快更好地获取轨道交通建设过程中车站基坑及其周边的变形情况,文章选取了合肥轨道交通5号线某站点的部分变形监测数据,基于反向传播(back propagation,BP)算法,建立了变形预测模型对数据进行处理,并预测后5期的变形大小.为了避免陷入局部极小,提高预测结果的精度,该文利用遗传算法(g e-netic algorithm,GA)对其进行优化,建立了GA-BP神经网络组合变形预测模型.对比分析2种预测模型的预测结果表明,GA-BP组合模型的预测精度更高,在工程实际中更具有可行性.
【机 构】
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合肥工业大学 土木与水利工程学院,安徽 合肥 230009
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为了更快更好地获取轨道交通建设过程中车站基坑及其周边的变形情况,文章选取了合肥轨道交通5号线某站点的部分变形监测数据,基于反向传播(back propagation,BP)算法,建立了变形预测模型对数据进行处理,并预测后5期的变形大小.为了避免陷入局部极小,提高预测结果的精度,该文利用遗传算法(g e-netic algorithm,GA)对其进行优化,建立了GA-BP神经网络组合变形预测模型.对比分析2种预测模型的预测结果表明,GA-BP组合模型的预测精度更高,在工程实际中更具有可行性.
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