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深基坑开挖中KPCA结合BP神经网络的基坑变形预测

Natural Science Journal of Xiangtan University(2017)

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摘要
针对开挖过程中基坑变形预测的问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的基坑变形预测方法.首先,根据实际施工情况,确定影响基坑变形的主要因素;然后,将基坑变形数据通过多变量相空间重构技术进行建模;接着,通过KPCA技术从变形数据中提取出主要分量;最后,基于提取的主要分量来训练BP神经网络预测模型,以此实现对之后基坑施工中基坑变形的预测.实验结果表明,提出的预测模型能够准确地预测基坑变形程度,具有可行性.
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关键词
foundation pit excavation,foundation pit deformation prediction,phase space reconstruction,BP neural network,kernel principal component analysis
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