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| 深基坑变形影响因子分析及预测方法研究 | |
| 引用本文： | 熊春宝,李郎,马超峰.深基坑变形影响因子分析及预测方法研究[J].石家庄铁道学院学报(社会科学版),2016(4):53-59. |
| 作者姓名： | 熊春宝 李郎 马超峰 |
| 作者单位： | 天津大学 建筑工程学院;天津大学 建筑工程学院;中国铁道科学研究院 铁道建筑研究所 |
| 摘 要： | 影响基坑变形的因子有很多，有主要因子和次要因子。根据实际工程经验以及相关资料，在较为全面地总结所有影响基坑变形因子的基础上，结合层次分析法，筛选出主要影响因子，建立一定的量化标准。将影响因子作为输入层，构建基于主要影响因子的BP神经网络。结合天津市中国铁建国际城1D地块深基坑工程，选出围护结构发生明显变形的各时间段，建立17×106的训练数据，采用黄金分割法对隐含层的节点数进行筛选，以4 m，8 m，12 m，16 m处的变形数据为目标层进行训练和仿真。最后，对其它测斜点的变形进行预测，精度满足要求，验证了这种影响因子选择和样本选择方法的有效性，对基坑变形预测有一定的应用指导意义。 |
| 关 键 词： | 基坑变形预测 影响因子 BP神经网络 黄金分割法 层次分析法 |
| 收稿时间： | 2015/11/5 0:00:00 |
Study on the Influence Factors Analysis and Prediction Method of Deep Foundation Pit Deformation |
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| Authors: | Xiong Chunbao Li Lang and Ma Chaofeng |
| Institution: | School of Civil Engineering, Tianjin University;School of Civil Engineering, Tianjin University;Railway Construction Research Institute of China Academy of Railway Sciences |
| Abstract: | |
| Keywords: | deformation prediction of foundation pit influence factors BP neural network fibonacci method AHP |
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