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基于BP-RBF神经网络的深基坑邻近建筑物沉降势预测

朱利明  路达  陈占毅  李方明  
【摘要】:既有建筑物会因邻侧基坑开挖而产生沉降,对建筑物的正常使用和安全产生很大影响,其沉降控制极为重要。根据南京地铁车站施工过程中的实测资料,基于时间序列分别采用BP、RBF、BP-RBF三种神经网络对邻近建筑物的累计沉降值进行动态预测,通过预测结果与实际监测值的对比,得到各神经网络的预测精度。结果表明BP-RBF神经网络的预测精度更高,对于实际工程有较好的参考价值。

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