基于PSO粒子群优化BP神经网络的深基坑变形与支撑轴力预测  

作　　者：陈峰军 许杰 沈雯 周泉吉 朱文杰 

机构地区：[1]上海建工集团股份有限公司,上海201114 [2]上海勘察设计研究院(集团)有限公司,上海200082

出　　处：《新材料·新装饰》2024年第21期115-118,共4页New Material New Decoration

基　　金：上海市社会发展科目技攻关项目(22dz1201903);上海建工集团股份有限公司重点科研项目(20YJKF-14)

摘　　要：深基坑工程监测与预测是确保建筑工程安全与可靠度的关键。文章引入PSO粒子群及动态拓扑网络进行优化,实现了BP神经网络隐含层参数的精准分析,提高了全面预测能力。文章基于PSO粒子群优化BP神经网络模型,对不同施工阶段深基坑变形与支撑轴力演变过程进行预测评估。结果表明,基于PSO粒子群优化BP神经网络模型的变形和轴力预测结果与实测数据吻合较好,且其准确率相较传统BP神经网络模型显著提高。文章研究成果对于提升深基坑工程预测精度具有实用价值,可为施工过程风险预警和安全管理提供科学参考。

关 键 词：PSO粒子群 BP神经网络 深基坑监测 

分 类 号：TU433[建筑科学—岩土工程]