基于BP神经网络的地下管廊施工质量控制

为了促进工程施工质量前期控制在地下管廊工程中的应用,结合BP神经网络基本理论,提出了一种基于人、材料、机械设备、施工方法和环境五大质量影响因素(即4M1E)的量化处理方法.通过MATLAB R2014a数值仿真模拟软件实现对4M1E的量化处理,建立了地下管廊施工质量前期预测模型,并对该模型结果进行了测试与验证.结果表明,模型中的预测值与期望值基本一致,证明了该模型是有效的、可靠的,进而对地下管廊施工质量前期控制有着重要的参考价值.