安徽建筑2024,Vol.31Issue(8) :122-123,183.DOI:10.16330/j.cnki.1007-7359.2024.8.47

基于FNN和LSTM对挡土墙侧移的预测研究

黄涛 程文博 王耿鑫
安徽建筑2024,Vol.31Issue(8) :122-123,183.DOI:10.16330/j.cnki.1007-7359.2024.8.47

基于FNN和LSTM对挡土墙侧移的预测研究

黄涛 1程文博 2王耿鑫3
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作者信息

  • 1. 宁波轨道交通集团有限公司建设分公司,浙江 宁波 315000
  • 2. 宁波市建设集团股份有限公司,浙江 宁波 315000
  • 3. 浙江工业大学 土木学院,浙江 杭州 310023
  • 折叠

摘要

在基坑开挖过程中,为准确预测未来一段时间内基坑挡土墙侧移量,文章基于杭州市富阳区某工程中2、3号测斜管对基坑挡土墙的侧移监测数据,分别采用LSTM神经网络(Long Short Term Memory)和FNN(Feedforward Neural Network)神经网络对挡土墙建立动态预测模型,并采用R2和均方误差(MSE)作为两种神经网络预测模型的评价指标.研究结果表明,LSTM神经网络相较于FNN神经网络表现出更高的预测精度,更适用于基坑挡土墙侧移的动态预测问题,可为基坑施工过程中挡土墙侧移和安全预警提供参考.

关键词

挡土墙/LSTM神经网络/FNN神经网络/动态预测模型/侧移

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出版年

2024
安徽建筑
安徽省建筑科学研究设计院 安徽省土木建筑学会

安徽建筑

影响因子:0.404
ISSN:1007-7359
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