為了提高變形監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)測的精度與可靠性,以及提高人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的穩(wěn)定性,嘗試將小波分析與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于高層建筑物沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)處理中。綜合小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)點,將良好的時頻局域化特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的自學(xué)習(xí)功能相結(jié)合,建立高層建筑物的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測分析模型。通過實驗數(shù)據(jù)對比分析,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于高層建筑物沉降預(yù)測數(shù)據(jù)處理中可以得到更好的預(yù)測效果,預(yù)測穩(wěn)定性及預(yù)測精度較高。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的動態(tài)數(shù)據(jù)處理能力和學(xué)習(xí)能力，本文對應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)進(jìn)行建筑物沉降預(yù)測的方法進(jìn)行了初步探討，并通過實例分析了該方法的可行性和實用性。

本文以高層建筑物沉降變形預(yù)測為主要研究目的,討論了gm(1,1)方法適用于單一指數(shù)增長模型、對預(yù)測序列數(shù)據(jù)異常情況難以準(zhǔn)確預(yù)測的局限性,利用線性回歸適用短期預(yù)測的特點,提出了基于gm(1,1)與線性回歸組合預(yù)測高層建筑物沉降變形的方法;對組合模型預(yù)測精度起決定性作用的灰指數(shù)v和參數(shù)m進(jìn)行了分析,給出了求解灰指數(shù)v和參數(shù)m的最優(yōu)值算法,最后利用組合模型對某高層建筑物沉降變形數(shù)據(jù)進(jìn)行了解算,應(yīng)用結(jié)果表明,該方法使預(yù)測結(jié)果更為可靠、準(zhǔn)確。

建筑節(jié)能是當(dāng)今城市建設(shè)和社會發(fā)展的前沿和研究熱點,對建筑的能耗現(xiàn)狀進(jìn)行綜合分析與評估是進(jìn)行節(jié)能改造或節(jié)能設(shè)計的前提和基礎(chǔ),而建立反映能耗變化的預(yù)測模型是從宏觀尺度上分析認(rèn)識建筑能耗變化與發(fā)展特性、為公共建筑節(jié)能工作提供決策依據(jù)的有效途徑和重要手段。研究針對常規(guī)bp網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢、易陷入局部最小點的缺點,采用了具有較快收斂速度及穩(wěn)定性的lm算法進(jìn)行預(yù)測,構(gòu)造了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物用電量預(yù)測模型。以某市公共建筑原始用電能耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為樣本,并采用matlab對預(yù)測模型進(jìn)行了仿真預(yù)測。結(jié)果顯示:誤差在允許范圍內(nèi)。

以bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),建立預(yù)測模型,以小區(qū)某棟建筑物1期～8期的沉降觀測數(shù)據(jù)為輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù),對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并對9期～12期實際觀測值與預(yù)測值進(jìn)行了比較,結(jié)果比較理想,從而驗證了采用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行建筑物沉降的預(yù)測是可行的。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑物沉降預(yù)測中的局限性，許多學(xué)者對此進(jìn)行了探討和研究，文中采用灰色理論中的等維新息思想構(gòu)建訓(xùn)練樣本，建立了等維bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過采用matlab數(shù)學(xué)工具編程實現(xiàn)，對實際的沉降量進(jìn)行變形預(yù)測。結(jié)合具體工程實例進(jìn)行分析，實驗結(jié)果表明該模型比灰色gm（1，1）模型具有更好的預(yù)測效果，能夠滿足實際應(yīng)用的需要。

根據(jù)建筑物實測沉降利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,建立了前饋網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型并提出新的學(xué)習(xí)算法,結(jié)合某建筑物糾偏工程實例對建筑物沉降進(jìn)行了預(yù)測.預(yù)測結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是可行且有效的.

提出了根據(jù)實測數(shù)據(jù)構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測模型的基本思路,構(gòu)造出基于bp算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測模型,并給出應(yīng)用實例分析。結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于變形預(yù)測效果良好,具有一定參考價值和指導(dǎo)意義。

提出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)最終沉降的預(yù)測新方法,通過工程實例應(yīng)用,在較短的實測資料情況下,可獲得較小誤差的最終沉降量,所建立的模型預(yù)測精度高。

變形監(jiān)測是安全化、信息化工程建設(shè)和管理的重要內(nèi)容,貫穿于建筑物設(shè)計、施工和運(yùn)營整個過程.本文基于小波分析、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的相關(guān)理論,借助matlab編程,建立了改進(jìn)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、輔助式小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、嵌入式小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種變形預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型.結(jié)合工程實測數(shù)據(jù),利用建立的3種模型,分別應(yīng)用累積沉降和期間沉降不同模式數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測.結(jié)果表明,兩種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的預(yù)測效果明顯優(yōu)于單一的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具有更高預(yù)測精度和更快的收斂速度,且訓(xùn)練樣本數(shù)目越多,模型精度越高,預(yù)測效果越好.

為解決建筑物基礎(chǔ)沉降量的安全監(jiān)測問題,對其進(jìn)行有效的預(yù)測、校核與分析,運(yùn)用matlab軟件建立徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對某市建筑物的基礎(chǔ)沉降量進(jìn)行預(yù)測.結(jié)果表明:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)形式簡易,適應(yīng)能力更強(qiáng),預(yù)測誤差比bp網(wǎng)絡(luò)小,平均約為66.83%,達(dá)到預(yù)測精準(zhǔn)度所需的耗時短、收斂速度更快.徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果較為吻合,表明徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型適用于建筑工程沉降預(yù)測領(lǐng)域之中.

介紹了基于matlab的徑向基函數(shù)rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于建筑物沉降預(yù)測的方法,討論了rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造思路、參數(shù)和分布密度spread的選擇。為建筑物變形監(jiān)測人員的數(shù)據(jù)分析、變形預(yù)測提供了一個可行的概念。

首先扼要介紹了高層建筑物實施沉降變形監(jiān)測的目的及意義,接著以某樓盤沉降觀測為例,重點闡述了該高層建筑物沉降監(jiān)測方案布設(shè)、外業(yè)施測及數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。并采用灰色系統(tǒng)理論等多種方法對沉降變形趨勢做出預(yù)測,得出灰色系統(tǒng)理論預(yù)測效果優(yōu)于其它方法的結(jié)論。

一般在高層建筑施工到投入使用的過程中,為了防止日后建筑產(chǎn)生下沉、變形、傾斜等危險變化,會對該建筑物或者群進(jìn)行沉降變形檢測。這種檢測包含有三種觀測方式,分別為沉降觀測、傾斜觀測以及裂縫觀測。這三種觀測都是必要的,最后根據(jù)建筑的實際情況來完成變形情況的判定。一、建筑變形觀測計劃與步驟1.監(jiān)測建筑的地理位置此次觀測的建筑對象位于鄭州市,在一個物業(yè)園區(qū)內(nèi)部,在實驗觀測時還在進(jìn)行施工建設(shè)。由于該小區(qū)是城市的新建項目,與其他的居民樓距離較遠(yuǎn),而且地形較復(fù)雜。本次要觀測變形情況的是小區(qū)內(nèi)的2號樓和4號樓,一共包括5個單元,建筑類型屬于公寓式住房。2.布置沉降觀測點的方位

采用comgis(組件式地理信息系統(tǒng))技術(shù)開發(fā)了結(jié)合專業(yè)震害分析模型的建筑物震害評估系統(tǒng),討論了基于bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gis耦合模型的多層磚房震害預(yù)測.研究表明:水平成層土地震反應(yīng)分析程序shake91在vb菜單下可直接調(diào)用,實現(xiàn)地震動影響場計算的模塊化;bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于建筑物震害預(yù)測中,能達(dá)到較理想的效果,其計算模型在系統(tǒng)菜單下可直接調(diào)用;系統(tǒng)的gis空間分析功能可使震害預(yù)測結(jié)果與建筑物信息進(jìn)行空間匹配,實現(xiàn)地震災(zāi)害損失快速評估.

根據(jù)盾構(gòu)施工引起地表沉降的具體問題,結(jié)合廣州地鐵三號線某區(qū)間地質(zhì)資料,建立了地表沉降預(yù)測的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練和測試,測試結(jié)果表明,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行盾構(gòu)隧道施工的地表沉降預(yù)測是可行的,可用于工程實踐。

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力,提出了基于bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物沉降預(yù)測方法.以泉州市東海灣某實例工程1~12期的沉降觀測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立網(wǎng)絡(luò)模型.將13~16期建筑物沉降的實測數(shù)據(jù)和模型的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)兩者間的誤差相對較小,證明bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具有較高的精確性和穩(wěn)定性,且具有一定的工程應(yīng)用價值.

基坑工程施工中,需要根據(jù)現(xiàn)場實際情況、周圍環(huán)境、建筑安全等級等對變形進(jìn)行嚴(yán)格控制。通過對基坑實測變形數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析,對未來變形量作出預(yù)測,保證基坑安全。結(jié)合bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高度非線性映射能力,提出了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑變形時間序列預(yù)測方法。在基坑開挖過程中,采取滾動預(yù)測的方法,不斷利用前期已有實測數(shù)據(jù)建模預(yù)測后期變形量,以實現(xiàn)信息化施工和動態(tài)控制。實例分析表明,bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較高的預(yù)測精度,并能獲得滿意的預(yù)測結(jié)果。

介紹了rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和結(jié)構(gòu),提出將該網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于建筑物沉降預(yù)測。運(yùn)用matlab工具箱函數(shù)建立了沉降預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型,編制了計算程序,通過工程實例驗證了該模型的正確性和可行性,并和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在收斂速度上進(jìn)行了比較,結(jié)果表明rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于bp網(wǎng)絡(luò)。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基坑變形預(yù)測分析中的應(yīng)用——本文提出了基坑變形預(yù)測與分析的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立了基坑變形預(yù)測分析的模型，應(yīng)用matlab語言編制計算程序進(jìn)行計算并與實際工程監(jiān)測值進(jìn)行比較，從而驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基坑變形預(yù)測分析中的可行性、有效性?！　?/p>

在對某基坑工程采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測基坑開挖引起地表變形的分析中,考慮到現(xiàn)有模型可能會遇到預(yù)測結(jié)果跳不出訓(xùn)練樣本以及訓(xùn)練時間較長的問題,提出采用matlab中的mapminmax函數(shù)進(jìn)行歸一化處理,并基于牛頓法、共軛梯度法和l-m法三種數(shù)值優(yōu)化方法對bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法進(jìn)行了改進(jìn).研究結(jié)果表明:與常用的基于梯度下降原則相比,改進(jìn)后的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時間和預(yù)測誤差方面均有明顯的優(yōu)勢,采用l-m法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練樣本時的迭代次數(shù)最少為74次,采用共軛梯度法的預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果的誤差最大為2.4％,而采用牛頓法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值則比較均衡,預(yù)測結(jié)果相對最佳.

提出一種采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來預(yù)測深基坑沉降的方法,結(jié)合具體工程實例,構(gòu)建了預(yù)測深基坑周邊地表沉降具體bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測結(jié)果表明,該模型有較高的預(yù)測精度,可作為預(yù)測沉降的一種新方法。