基于BP神经网络的复合地基承载力预估研究

基于BP神经网络的大型建筑工程施工造价预测方法研究目录1. 内容概览 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究目的 (5)1.4 研究方法与技术路线 (6)1.5 论文结构 (7)2. 相关理论与文献综述 (8)2.1 BP神经网络原理 (9)2.2 大型建筑工程施工造价预测方法研究现状 (10)2.3 BP神经网络在大型建筑工程施工造价预测中的应用 (11)3. 数据预处理与特征工程 (12)3.1 数据来源与预处理 (14)3.2 特征工程 (15)4. BP神经网络模型设计与实现 (17)4.1 BP神经网络模型概述 (18)4.2 BP神经网络模型参数设置与训练优化 (19)4.3 BP神经网络模型验证与评价 (20)5. 基于BP神经网络的大型建筑工程施工造价预测方法研究 (22)5.1 研究方法与流程设计 (23)5.2 实验结果分析与讨论 (24)6. 结果分析及展望 (25)6.1 结果分析 (27)6.2 存在问题及展望 (28)7. 结论与建议 (30)7.1 结论总结 (31)7.2 建议与展望 (32)1. 内容概览本研究报告旨在深入探讨基于BP神经网络的大型建筑工程施工造价预测方法。

我们将对建筑工程施工造价的影响因素进行详细分析，并建立相应的数学模型。

介绍BP神经网络的基本原理及其在数据处理和模式识别方面的优势。

在此基础上，构建一个适用于大型建筑工程施工造价的BP神经网络预测模型，并通过实证数据验证其预测性能。

我们将研究如何优化该模型的结构和参数，以提高其预测精度和泛化能力。

我们还将探讨如何将该模型应用于实际工程项目中，为建筑工程施工造价提供科学、准确的预测依据。

第一章：引言。

介绍研究的背景、目的和意义，以及国内外在该领域的研究现状和发展趋势。

第二章：建筑工程施工造价影响因素分析。

从材料成本、人工成本、设备使用费用等多个方面对影响建筑工程施工造价的因素进行详细分析。

基于优化BP神经网络的复合路基沉降预测
张建;易文;袁伟嘉
【期刊名称】《工程建设》
【年(卷),期】2024(56)3
【摘要】为准确预测CFG桩复合路基的沉降,以观测时间、累计填土厚度、软土层厚度、软土压缩模量和桩长为输入变量,基于MATLAB平台,构建网络结构为5-5-1的BP预测模型,并用粒子群算法和遗传算法分别进行优化,再以肇庆市桥北路新建工程的实测数据进行仿真,将两种优化模型和普通BP模型的预测性能进行对比。

结果表明:使用PSO-BP和GA-BP预测模型预测CFG桩复合路基的沉降是可行的,且预测精度高,预测结果明显优于普通BP沉降预测模型。

本文成果可为复合路基的沉降预测提供一定的借鉴与参考。

【总页数】6页(P6-10)
【作者】张建;易文;袁伟嘉
【作者单位】重庆市潼南区桂林街道办事处综合行政执法大队;中南林业科技大学土木工程学院;保利长大工程有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】U416.1
【相关文献】
1.基于改进BP神经网络的路基沉降预测实例分析
2.基于遗传算法优化BP神经网络的不良路基沉降量预测应用研究
3.基于灰色BP神经网络的青藏铁路路基沉降预
测模型4.基于GA-BP神经网络的路基沉降预测5.基于GA-BP神经网络的软土路基运营期沉降预测
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基于BP神经网络的振冲碎石桩复合地基承载力预测渠建伟【摘要】由于影响振冲碎石桩复合地基承载力的因素众多,各种因素又相互作用,很难准确地计算其地基承载力.目前较准确的复合地基承载力载荷试验方法需投入大量的人力物力且耗时长,很难满足现场施工质量实时检测及工程进度的需求.本文在总结分析振冲碎石桩复合地基承载力影响因素的基础上,利用BP神经网络强大的非线性映射能力,建立了基于BP神经网络的复合地基承载力预测模型.模型预测结果表明,利用BP神经网络来预测振冲碎石桩复合地基承载力的方法是可行的,为振冲碎石桩复合地基承载力的快速设计检算提供了一种人工智能解决方法.%It is difficult to accurately calculate the bearing capacity of vibro-replacement crushed stone piles composite foundation because there are many influencing factors which may interact with each other.Some more accurate load test methods for calculating bearing capacity of composite foundation cost a lot of manpower and material resources and are time-consuming,which could barely meet the needs of real-time detection of on-site construction quality and engineering progress.On the basis of summarizing and analyzing the influence factors for bearing capacity of vibro-replacement crushed stone piles composite foundation,the bearing capacity prediction model of composite foundation based on BP neural network was established by using the strong nonlinear mapping ability of BP neural network in this paper.The model prediction results show that it is feasible to predict the bearing capacity of vibro-replacement crushed stone piles composite foundation by using BP neural network,which couldprovide an artificial intelligence method for the rapid design and calculation of the bearing capacity of vibro-replacement crushed stone piles composite foundation.【期刊名称】《铁道建筑》【年(卷),期】2017(000)004【总页数】4页(P87-90)【关键词】路基工程;地基加固;理论计算;振冲碎石桩;复合地基承载力;BP神经网络预测【作者】渠建伟【作者单位】中铁西南科学研究院有限公司,四川成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TU472.3+5振冲碎石桩作为近年来迅速发展的一项软土地基处理加固技术，因其可以有效地提高软土地基承载力，减少软土地基的不均匀沉降，已经被国内外广泛应用于高速公路、高速铁路等重大工程的软土地基处理。

基于遗传-BP神经网络预测单桩竖向承载力
蒋洪胜;戚靖骅;万立华
【期刊名称】《山东建筑大学学报》
【年(卷),期】2006(021)003
【摘要】在遗传算法改进BP神经网络的基础上,利用遗传算法的全局优化能力和BP神经网络的较强的高次非线性能力和自学习能力,建立预测单桩竖向承载力的遗传-BP神经网络模型.通过利用济南地区现场试桩资料对该模型进行训练和检验,证明本文所建立的遗传-BP 神经网络预测模型预测精度高,适用性强,可以作为桩基工程设计和理论研究的参考计算工具.
【总页数】4页(P197-200)
【作者】蒋洪胜;戚靖骅;万立华
【作者单位】山东建筑大学,土木工程学院,山东,济南,250101;山东建筑大学,土木工程学院,山东,济南,250101;济南市建筑工程质量监督站,山东,济南,250013
【正文语种】中文
【中图分类】TU473.1
【相关文献】
1.基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型 [J], 杨建国;赵虹;岑可法
2.基于遗传算法优化BP神经网络预测CO2/H2S环境中套管钢的腐蚀速率 [J], 万里平;徐友红;冯兆阳;孔斌;杨兵
3.基于遗传算法优化的BP神经网络预测混凝土抗压强度 [J], 许杰淋;曾强;余佳蓓;
吉旭
4.基于遗传算法的BP神经网络预测石油单井产量 [J], 杜航;张涛;陈岩;赵银明
5.基于遗传BP神经网络预测硫在高含硫气体中溶解度 [J], 陈磊;李长俊;冷明;任帅;刘刚;任强
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基于修正的BP神经网络算法对桩基承载力预测方法研究徐华荣;刘刚【摘要】在岩土工程中如何准确预测桩基竖向承载力是一件非常重要的事情.针对现有研究存在的不足,基于标准BP神经网络算法,加入一动量因子,建立了修正的BP 神经网络模型,对单桩的竖向承载力进行了预测.以镇江市勘察测绘研究院所完成的地质勘查报告为工程背景,以地震波静力触探测试(SCPTU)测得的4个指标(锥尖阻力、锥侧摩阻力、剪切波速和孔隙水压力)为输入参数,桩基承载力为输出参数.通过与现场静载试验进行比对,得到了相关系数较高的桩基荷载响应曲线.经过与传统预测方法进行比较发现,用修正的BP神经网络算法可以有效预测桩基竖向承载力,精度较高.【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2018(000)001【总页数】5页(P163-167)【关键词】SCPTU;BP神经网络;承载力;桩基础【作者】徐华荣;刘刚【作者单位】镇江市勘察测绘研究院,江苏镇江 212008;镇江技师学院,江苏镇江212113【正文语种】中文【中图分类】TU473.11 前言桩基础在现代土木工程中的应用越来越广，尤其是在中国东南沿海地基承载力较小的地区，深桩基础对传递上部结构荷载有着非常重要的作用。

在岩土工程勘察阶段，能够提早较准确预测桩基承载力不仅有利于选取适宜的桩基设计参数，节约成本，还可以为后续工期节省大量时间。

对桩基承载力的预测可分为应力控制方法和位移控制方法两种[1]。

前者由桩-土间相互作用的最大应力经修正后确定承载力，后者则由桩基的荷载-沉降位移曲线得出。

应力控制方法包括荷载传递法、数值模拟方法、静力触探(CPT)方法和孔压静力触探(CPTU)方法，如DeRuiter和Beringen法(欧洲法)[2]、Bustamante和Gianselli法(法国法)[3]、Meyerhof法[4]、Tumay和Fakhroo法[5]、Schmertmann和Nottingham法[6]等。

RBF神经网络在复合地基承载力预测中的应用王林鹏;马巧花;马细霞【摘要】利用径向基函数(RBF)神经网络,建立复合地基承载力预测模型,有效解决复合地基承载力预测中的非线性问题.以历史数据为依据,对所建立的RBF神经网络预测模型进行模拟和检验.实例结果表明:应用RBF神经网络所建立的复合地基承载力预测模型,能真实地表达要素之间的高度非线性关系,具有较高的预测精度和较强的实际应用价值.%The nonlinear problems of bearing capacity of composite foundation for prediction was solved effectively by using radial basis function (RBF) neural network and establishing the forecast of bearing capacity of composite foundation model. According to historical data, we carry out the simulation and experiment of RBF neural network predictive model. The results show that the application of RBF neural network in the forecast of bearing capacity of composite foundation model can truly express between elements of the highly nonlinear relationship, has high accuracy and strong practical value.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2011(029)009【总页数】3页(P1091-1093)【关键词】RBF神经网络;复合地基;承载力【作者】王林鹏;马巧花;马细霞【作者单位】郑州建工集团有限公司,郑州450000;河南城源建设工程有限公司,郑州450008;郑州大学水利与环境学院,郑州450001【正文语种】中文【中图分类】TU473复合地基承载力是地基设计中的重要参数，合理评价和确定复合地基承载力关系到整个工程的安全与经济.工程上往往通过载荷试验来确定复合地基承载力，但由于载荷试验限制和费用较高，应用上存在一定的局限性，因此通过载荷试验资料数据预估复合地基承载力就显得尤为重要.由于影响复合地基承载力的因素众多，且各因素之间存在高度复杂的非线性关系，因此复合地基承载力较难预测.麻王斌等[1]采用支持向量机对地基承载力进行了预测，该方法从复合地基试验结果中提取特征参数，组成反映复合地基竖向承载力的特征向量，并利用一种改进的支持向量机的非线性映射特性和学习能力，建立了特征向量和复合地基承载力之间的非线性隐式方程，用以预测复合地基承载力.薛新华等[2]在分析自适应模糊神经网络原理及其结构的基础上，利用减法聚类获得模糊推理规则数目，确定网络结构，建立了适用于复合地基承载力预测的自适应模糊神经网络模型，预测结果表明：自适应模糊神经网络比BP网络和最小二乘支持向量机LS_SVM模型具有更高的精度和适应性，为复合地基承载力的判别提供了一条新的途径.但由于复合地基承载力预报是一个复杂的非线性问题，就现有的数学模型而言，各有各的适用条件.考虑到径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBF）是一种3层前向局部逼近网络，虽然其输入到输出的映射是非线性的，但是其隐含空间到输出空间的映射是线性的，所以可以大大加快学习速度并避免局部极小问题，在逼近能力、泛化能力和学习速度等方面均优于BP神经网络，而且RBF神经网络所需的训练样本量较少、训练结果唯一，特别适合于预测数据少的问题[3-4]，本文尝试利用RBF神经网络理论建立复合地基承载力预测模型，以历史数据为依据进行模拟，通过模拟训练和测试得到预测模型，并据此进行承载力预测，以期为复合地基承载力预测提供一种新思路.径向基函数神经网络是由Monody和Darken于20世纪80年代末提出的一种具有单隐层的3层前馈网络.输入层节点传递输入信号到隐层，隐层节点的基函数对输入信号在局部产生响应，当输入信号逼近基函数的中央范围时，隐节点将产生较大的输出.由此可见，RBF神经网络具有局部逼近能力. 高斯函数是最常使用的基函数，其形式为：其中，cj是第j个基函数的中心，σj是第j个基函数的均方差（也叫宽度）.如果网络的输入为 X=（x1，x2，…，xn），隐层单元的输出为：输出单元k的输出为：则网络的输入和输出关系为：由于地基承载力是一个一维的时间序列，故输出层只有一个单元，故RBF神经网络的拓扑结构如图1所示.利用RBF神经网络逼近非线性系统时，在给定了训练数据后，网络学习算法主要是对两组参数的学习：①确定隐层的结构和参数，即隐单元数m、RBF中心cj和宽度参数σj.隐层单元数决定了RBF网络要将训练集数据拟合到何种程度，隐含层神经元数目过多，会降低网络的泛化能力，产生过拟合；神经元数目太少，训练集误差太大，拟合效果不好，因此RBF网络进行建模时，关键是隐含层参数的选择.本文隐含层参数采用试算法确定.②确定隐含层与输出层间的连接权wjk.文中以影响复合地基承载力的因子作为RBF神经网络承载力预测模型的输入项，以复合地基承载力为模型的输出项，通过对学习样本的训练和对测试样本的检验，求得网络连接权值，即建立起各影响因子与地基承载力之间的隐函数关系，用于复合地基承载力的预测.选取某地区6个试验区26次水泥搅拌桩的载荷试验资料[1]（见表1），各区在地质条件相近的部位进行了单桩复合地基试验.将单桩复合地基承载力作为因变量，桩长、桩径、置换率、侧摩阻加权平均值、桩端土承载力、土的承载力标准值、单桩承载力7个因子作为自变量，建立复合地基承载力预测模型.建模过程中，取1～15次载荷试验资料为训练样本，16～20次载荷试验资料为测试样本，其余6次为检验样本.设定训练误差的平方和为10－4.训练和测试过程中，随机选取RBF 中心，基函数的均方差即宽度和隐含节点数采用试算确定.结果发现宽度取0．9时，模拟和测试结果均较好，而最大隐含节点数在15～30之间变化时，对模拟和测试结果影响不显著.表2列出了5个样本的测试结果，其相对误差在－3%～11%之间，精度较高，说明可以用来进行复合地基承载力的预测.将检验样本中的桩长、桩径、置换率、侧摩阻加权平均值、桩端土承载力、土的承载力标准值、单桩承载力数据代入训练好的模型中，得出其相应的预测复合地基承载力，结果也一并列入表2中，其相对误差介于0．7%～11%之间，显见模型也具有较高的预测精度.为进一步验证本文模型和方法的有效性，现将BRF神经网络预测模型预测结果与文献［1］的支持向量机预测模型结果进行对比分析.表3列出了两种方法预测值及其相对误差，表中数据显示，本文平均相对误差3．77%，支持向量机平均相对误差5．98%.此外，对于支持向量机而言，模型选择包括核函数的类型选取以及相关参数取值.在实际工程中，模型中核函数的类型和参数的大小对预测效果影响非常大，而且对于不同的具体工程，合适的预测模型的核函数形式和参数取值往往有很大区别；而RBF神经网络具有参数少，收敛快、结果稳定等优点，因此，本文所建立的基于BRF神经网络的复合地基承载力预测模型更为可行、有效.径向基函数神经网络是一种性能良好的前馈网络，具有最佳逼近性能，而且训练速度快，不存在局部最优问题.从实例应用结果看，本文提出的基于RBF神经网络的复合地基承载力预测模型，结构较为简单、使用方便，在对历史数据的分析中，模拟（检验）结果与真实数据之间的误差均较小，说明该模型真实地表达了要素之间的高度非线性关系，具有较高的预测精度，可以推广应用于其它复杂的非线性问题的预测.【相关文献】［1］麻王斌，张文杰．基于支持向量机的复合地基承载力预测方法研究［J］．人民珠江，2010（5）：14－56．［2］薛新华，魏永幸．基于ANFIS的CFG桩复合地基承载力预测研究［J］．铁道工程学报，2010（5）：42－47．［3］张雅，向虎，郭芳瑞．RBF网络模型参考自适应控制在温度控制中的仿真研究［J］．系统仿真学报，2008（2）：429－432．［4］张亚平，张立伟．基于径向基函数神经网络的投资预测模型［J］．吉林师范大学学报：自然科学版，2011（2）：75－78．［5］卢涛，陈德钊．径向基网络的研究进展和评述［J］．计算机工程与应用，2005（4）：60－62．。

BP神经网络在地基土压缩指数预测中的应用蒋建平;章杨松;阎长虹;高广运【摘要】为了寻求基于多个常规物理参数间接得到土变形参数的途径,根据几个实际工程中的土工试验数据,利用BP神经网络方法对土压缩指数进行预测.选取土塑性指数、含水量、孔隙比、密度这4个常规物理参数作为影响土压缩指数的主要因素,得出土压缩指数的BP神经网络预测模型.结果表明:训练BP神经网络时,49组自变量数据中土压缩指数的BP神经网络拟合值与实测值的相对误差为-3.513 938 0%～1.570 422 5%,相对误差绝对值的平均值为0.915 48%;10组自变量数据中土压缩指数的BP神经网络预测值与实测值的相对误差为 -1.805 521 0%～6.012 417 3%,相对误差绝对值的平均值为3.329 40%.可见,本文建立的基于4个物理参数的土压缩指数BP神经网络预测模型是可行的.【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(041)002【总页数】6页(P722-727)【关键词】土压缩指数;BP神经网络;预测;常规物理参数【作者】蒋建平;章杨松;阎长虹;高广运【作者单位】上海海事大学,海洋环境与工程学院,上海,201306;南京理工大学,土木工程系,江苏,南京,210094;南京大学,地球科学系,江苏,南京,210093;同济大学,土木及地下工程教育部重点实验室,上海,200092【正文语种】中文【中图分类】TU411地基岩土变形参数是岩土工程中的重要指标，也是研究的热点问题之一[1-3]。

土压缩指数是表征土体压缩性的重要变形参数，一般通过室内侧限压缩试验获得[4-6]。

由于土压缩指数的试验费时费力，可考虑寻求间接方法。

土的压缩性能是土体本身的物理特性所致，它与土的物理参数间应该存在一定的相关关系[4, 7-10]。

如缪林昌等[4]在研究江苏海相软土压缩特性时发现软土压缩指数与含水量成正比。

土的一些常规物理参数的试验相对来说比土压缩指数的试验简单得多，因此，可利用土压缩指数与物理参数的相关关系，由多个常规物理参数来间接得到土的压缩指数。

基于BP神经网络的复合土钉墙变形预测研究的开题报告一、选题背景及意义：随着城市化进程的加快，城市地质灾害受到越来越多的关注，土石方工程在城市化建设中起着非常重要的作用。

复合土钉墙是一种常见的抗滑支挡结构，它通过钢筋和混凝土的组合形成钉板和墙体，以增强土体的稳定性。

然而，复合土钉墙在实际应用过程中可能会因为种种原因出现变形、松动等问题，严重影响工程的安全与稳定。

因此，基于BP神经网络的复合土钉墙变形预测研究的开展，对于提高土石方工程的安全性和稳定性，保障工程的可持续发展具有重要的意义。

二、研究内容与方法：本研究旨在利用BP神经网络模型对复合土钉墙的变形进行预测，具体内容包括以下两个方面：1. 复合土钉墙变形特性的分析：通过对多组现场土钉墙变形数据进行收集，并采用系统分析的方法对其进行研究，探究复合土钉墙变形的特征和规律。

2. 基于BP神经网络的复合土钉墙变形预测：利用BP神经网络模型对复合土钉墙变形进行预测，通过数据训练和模型优化，建立复合土钉墙变形预测模型，进一步提高预测准确率和稳定性。

三、研究的预期成果：通过本研究，我们预计可以得到以下几个方面的成果：1. 揭示复合土钉墙变形的特性和规律，为复合土钉墙设计、施工和监测提供理论依据和技术支持。

2. 建立基于BP神经网络的复合土钉墙变形预测模型，提高预测准确率和稳定性。

3. 探索适合于复合土钉墙变形预测的数据采集和处理方法，为后续相关领域研究提供参考和借鉴。

四、研究难点及解决途径：1. 复合土钉墙变形特性分析所需数据较为复杂，需要进行大量的现场实测和数据处理。

针对这一问题，可以采用数据采集与分析的软件，以及相关领域专家的指导和技术支持。

2. BP神经网络模型的建立与调整需要大量的训练数据和精细的参数设置。

针对这一问题，可以通过扩充数据集和优化网络结构来提高预测准确率和稳定性。

五、预期研究成果应用价值：本研究将为复合土钉墙设计、施工和监测提供理论依据和技术支持，提高了工程的安全性和稳定性，对土石方工程的可持续发展具有重要的促进作用。

第11卷第2期中国水运V ol.11N o.22011年2月Chi na W at er Trans port Februar y 2011收稿日期：作者简介：赵正信（），男，江苏江都人，江苏省交通技师学院助讲，硕士研究生。

BP神经网络在地基沉降量预测中的应用赵正信（江苏省交通技师学院，江苏镇江212009）摘要：地基沉降是土力学中的重要课题之一，通过沉降预测可以为软土地基的工程设计以及下一步施工提供指导性意见。

文中以常用的BP 神经网络为基础，利用其具有的自组织、自适应、容错性和较强的学习能力，结合工程实例进行沉降预测。

说明该方法能够简便、精确的预测软土地基的沉降量。

关键词：BP 神经网络；地基沉降；预测中图分类号：TV 196文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2011）02-0168-02一、引言地基基础、码头等在修筑过程中和投入使用后的很长一段时间内，将持续不断地发生变形，要认识到沉降规律，需要对观测值进行处理，其中重要的一项工作便是沉降预测[1，2]。

常用的预测方法有双曲线法、指数函数法等，王艳艳，张永光[2]曾运用灰色理论预测大坝等的沉降，这些预测方法需要较多的数据，在实际工程中常因各种原因而无法获得足够的数据，而且预测结果的准确性也无法得到。

同时地基沉降是土力学中的重要课题之一，软土变形的性质十分复杂，它与软土的种类、状态以及外界条件有很大的关系。

人工神经网络（Art ificial Neu ra l Net work ，ANN ）是一种非线性动力学系统，具有良好的自适应性、自组织性以及很强的学习、联想、容错、抗干扰能力，可以方便灵活地对多成因的复杂未知系数进行高度建模，实现高度的非线性映射关系。

BP 神经网络可揭示数据样本中蕴含的非线性关系，大量处理单元组成非线性自适应动态系统，具有良好的自适应性、自组织性及很强的学习、联想、容错和抗干扰能力，在不同程度和层次上可模仿大脑的信息处理机理，灵活方便地对多成因的复杂的未知系数进行高度建模。