基于遗传-神经网络的深基坑变形实时
刘勇健 李彰明 张建龙 易又庆
REAL TIME PREDICTION METHOD BASED ON GENETIC ALGORITHM
摘要 根据深基坑变形的基本特征，运用遗传-神经网络建立了深基坑变形的实时预报模型，并对刘屋洲泵站深基坑变形进行了建模预报，预报值与实测值基本吻合，预测精度高，证明该方法用于深基坑变形实时预报的有效性和实用性。
关键词 ：
土力学 ,
深基坑 ,
时间序列 ,
变形分析 ,
实时预报 ,
神经网络 ,
遗传算法
Abstract ：Considering the basic characteristics of rock deformation caused by deep excavations, a real-time modeling predication method is established, based on genetic algorithm and neural network, in this paper. The predicted values agree well with the measured ones when this method is applied to the deep foundation pit project of the Liuwuzhou pumping station. The results indicate high prediction accuracy and the proposed method is a valid and useful tool for deformation prediction.
Key words ：
soil mechanics
deep foundation pit
time series
deformation analysis
real-time prediction
neural network
genetic algorithm
收稿日期: 2002-04-01
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