基于灰色BP神经网络组合模型的深基坑沉降预测

以某地下商城开发项目为例,利用深基坑开挖期间周边建筑物沉降数据,分别采用灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型、灰色BP神经网络组合模型对沉降数据进行预测,将三种模型预测数据与实测数据通过图表的方式进行对比分析,得出灰色BP神经网络组合模型相对于两种单一模型预测精度较高、预测沉降值更准确的结论,进一步为及时采取预防措施和避免灾难的发生提供了可靠的科学依据。

灰色神经模型与模糊神经模型在沉降预测中的应用

针对地铁站基坑沉降监测问题,研究了灰色神经网络和模糊神经网络两种模型,并利用佛山地铁3号线某地铁站沉降监测数据,分别利用灰色神经网络模型和模糊神经网络模型进行建模与预测。经过对比分析发现,两种神经网络模型都具有较高的预测精度,但灰色神经网络模型只适合于短期预测,预测周期越长则精度越差,而模糊神经网络模型更适合长周期预测。

移动式三维激光扫描技术在地铁隧道变形监测中的应用

根据当前地铁隧道变形监测研究现状,利用移动式三维激光扫描技术对杭州市某运营地铁区间进行变形监测和分析,并利用全站仪对其监测结果进行精度检验。结果表明,利用移动式三维激光扫描技术能够分析出隧道变形情况,且精度满足工程要求。