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基于小波—神经网络的深基坑沉降预测研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Research on settlement prediction of deep pit based on WRPM
作者:
杨奇妹;郭健;夏鹏;薛飞
作者机构:
武汉工业学院土木工程与建筑学院,湖北武汉430023
语种:
中文
关键词:
深基坑;小波分析;神经网络;沉降预测
关键词(英文):
deep pit;wavelet analysis;neural network;settlement prediction
期刊:
武汉轻工大学学报
ISSN:
2095-7386
年:
2013
期:
1
页码:
75-79
基金类别:
湖北省自然科学基金(2010CDZ056); 湖北省教育科学技术研究计划项目(D20121805);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
土木工程与建筑学院
摘要:
将小波分析与径向基函数(简称RBF)神经网络相结合,构建了基于智能算法的深基坑沉降预测模型(简称WRPM)。根据深基坑工程的施工特点,借助WRPM分析了影响沉降的主要因素,研究了基坑沉降机理,提取了沉降的真实信号并对沉降变形进行了预测。工程实例分析表明,WRPM模型用于深基坑沉降预测,具有精度高、泛化能力强等特点,能够为深基坑工程的安全施工提供依据。
摘要(英文):
This paper combined wavelet analysis and radial basis function neural network (RBF), and established a deep pit settlement prediction model based on the intelligent algorithm (namely WRPM).According to the charac-teristics of deep pit engineering, the main factors affecting the deep pit settlement were analyzed by the WRPM , and the mechanism of deep pit settlement was researched .The true signals of settlement were extracted to predict the settlement.The example show that WRPM has the high precision and generalization ability for the deep pit set-tlement prediction.The model can provide the b...

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