【摘 要】
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将灰色系统（GM（1,1））、BP神经网络、灰色神经网络（GNNM（1,1））3种智能预测模型分别应用于深大基坑锚碇基础的基底变形预测过程中,以润扬大桥北锚碇基础基底土压力的监测资料为例进行动
【机 构】
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石家庄铁路职业技术学院经济管理系,河海大学地球科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会、二滩水电开发有限责任公司雅砻江水电开发联合研究项目(50539110)
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将灰色系统（GM（1,1））、BP神经网络、灰色神经网络（GNNM（1,1））3种智能预测模型分别应用于深大基坑锚碇基础的基底变形预测过程中,以润扬大桥北锚碇基础基底土压力的监测资料为例进行动态预测分析,并与实测值进行了比较。结果表明：3种模型土压力预测值的相对误差分别为1.11%,0.77%和0.43%。GNNM（1,1）模型的预测结果更接近于实测值,与GM（1,1）和BP神经网络相比,GNNM（1,1）更适宜对波动较大的线性数据和非线性数据进行拟合,可以在工程中推广应用。
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