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基于因子分析的LM-BP网络的盾构施工地表沉降预测
引用本文:李东阳,李保珠,孙伟超.基于因子分析的LM-BP网络的盾构施工地表沉降预测[J].地质灾害与环境保护,2019,30(1):97-101.
作者姓名:李东阳  李保珠  孙伟超
作者单位:昆明理工大学国土资源工程学院,昆明,650093;河北地质大学勘察技术与工程学院,石家庄,050031
基金项目:国家自然科学基金;河北省教育厅重点项目
摘    要:盾构施工引起的地表沉降量的预测与评价具有很强的随机性和不确定性,用常规的数学模型难以准确表达。本文采用因子分析法对影响盾构施工引起地表沉降的9个因素进行了主因子的提取,得到4个主因子。以此数据集对BP神经网络进行训练,并用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行了优化,建立了基于因子分析的LM-BP神经网络预测模型。结合工程实例将预测结果与LM-BP神经网络模型的预测结果进行比较分析,表明本预测模型具有较高的准确性,符合实际工程的需要。

关 键 词:因子分析  LM-BP神经网络  盾构施工  地表沉降  预测

PREDICTING THE SURFACE SETTLEMENT BY SHIELD CONSTRUCTION BASED ON LM-BP NETWORK OF FACTOR ANALYSIS
LI Dong-yang,LI Bao-zhu,SUN Wei-chao.PREDICTING THE SURFACE SETTLEMENT BY SHIELD CONSTRUCTION BASED ON LM-BP NETWORK OF FACTOR ANALYSIS[J].Journal of Geological Hazards and Environment Preservation,2019,30(1):97-101.
Authors:LI Dong-yang  LI Bao-zhu  SUN Wei-chao
Institution:(Faculty of Resource Engineering,Kunming university of Science and Technology, Kunming,Yunnan 650093 ,China;Faculty of Exploration Technology and Engineering,Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031,China)
Abstract:LI Dong-yang;LI Bao-zhu;SUN Wei-chao(Faculty of Resource Engineering,Kunming university of Science and Technology, Kunming,Yunnan 650093 ,China;Faculty of Exploration Technology and Engineering,Hebei GEO University, Shijiazhuang 050031,China)
Keywords:factor analysis  LM-BP neural network  shield construction  surface settlement  prediction
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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