基于有限元与Elman神经网络的基坑变形预测

摘要

cqvip:针对基坑变形预测问题,提出有限元与神经网络模型相融合的方法。建立某地铁车站深基坑三维有限元模型,提取地表沉降、围护结构深层水平位移模拟值进行分析。以实测数据与有限元模拟值之差作为数据样本,建立Elman神经网络滚动预测模型。对有限元模拟值进行修正得到融合模型预测值。对比融合模型预测值、有限元模拟值与实测值,融合模型预测结果可将有限元模拟值误差减小50%左右。