样条权函神经网络在基坑变形预测中的应用研究

发布时间：2017-04-30 16:09

  本文关键词：样条权函神经网络在基坑变形预测中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着人类社会的进步和国民经济的快速发展,工程建设的进程日益加快。对工程建筑物的规模、造型、难度提出了越来越高的要求。如果施工设计不当基坑周边的沉降变形会直接关系到基坑周边建筑物的安全,会造成人民财产的损失。因此,对大型基坑或者超大基坑进行变形监测并对监测数据进行分析处理就显得尤为重要。本文在查阅大量的文献资料的基础上,首先阐述总结了变形监测的意义;国内外监测技术的发展概况及变形监测常用数据处理方法等;其次简单地的阐述了一般人工神经网络的基本原理,并讨论和研究了影响基坑周边道路沉降变形的因子之后,确定了样条权函数神经网络的拓扑结构;最后结合广州国际医药港展览中心支护工程进行实例分析,对变形监测数据分别采用BP神经网络、样条权函数神经网络两种方法对监测的往期数据进行处理,并用MATLAB软件编制了数据处理程序。通过比较分析,得出样条权函数神经网络比一般的BP神经网络能更好的满足工程需要。
【关键词】：人工神经网络 权函数 三次样条函数 沉降预测
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TU433;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 选题背景8
• 1.2 基坑变形监测的研究目的和意义8-10
• 1.3 基坑变形分析与预测的研究现状10
• 1.4 本论文的主要内容和技术路线10-13
• 第二章 基坑监测的方法与预测模型13-18
• 2.1 基坑变形监测技术13-16
• 2.2 基坑变形分析与预测方法16-17
• 2.3 本章小结17-18
• 第三章 样条权函数神经网络18-34
• 3.1 人工神经网络简介18-21
• 3.1.1 生物学的启示18-19
• 3.1.2 人工神经元模型19-20
• 3.1.3 神经网络的拓扑结构类型20
• 3.1.4 人工神经网络的学习规则20-21
• 3.1.5 典型的BP神经网络21
• 3.2 样条权函数神经网络简介21-27
• 3.2.1 样条权函数神经网络相关概念22-25
• 3.2.2 投影方程25-27
• 3.3 第一类样条权函数神经网络基本原理27-33
• 3.3.1 第一类样条权函数的神经网络拓扑结构27-29
• 3.3.2 样条权函数方程的建立与求解29-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 用于基坑变形分析的样条权函数神经网络模型34-41
• 4.1 神经网络拓扑结构的确定34-36
• 4.2 关于样条权函数神经网络的沉降预测模型的构建36-40
• 4.2.1 模型数据预处理36-38
• 4.2.2 样条权神经网络模型关键代码38-39
• 4.2.3 网络模型的训练39-40
• 4.3 本章小结40-41
• 第五章 样条神经网络模型在基坑沉降预测中的应用实例41-54
• 5.1 工程概况41
• 5.2 道路沉降监测41-43
• 5.3 网络模型的训练43-50
• 5.3.1 BP神经网络的训练44-45
• 5.3.2 两种模型的拟合训练结果45-50
• 5.4 网络的预测结果50-52
• 5.5 本章小结52-54
• 第六章 结论与展望54-56
• 6.1 结论54
• 6.2 展望54-56
• 参考文献56-58
• 致谢58-59
• 攻读学位期间的研究成果59-60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 张代远;;样条权函数神经网络的一种新型算法[J];系统工程与电子技术;2006年09期

2 刘二栓;深基坑工程特点及存在的问题[J];有色金属设计;2004年01期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 楼楠;深基坑工程的综合监测与安全预报[D];解放军信息工程大学;2007年

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本文编号：337164