在基坑开挖过程中,为准确预测未来一段时间内基坑挡土墙侧移量,文章基于杭州市富阳区某工程中2、3号测斜管对基坑挡土墙的侧移监测数据,分别采用LSTM神经网络(Long Short Term Memory)和FNN(Feedforward Neural Network)神经网络对挡土墙建立动态预测模型,并采用R2和均方误差(MSE)作为两种神经网络预测模型的评价指标。研究结果表明,LSTM神经网络相较于FNN神经网络表现出更高的预测精度,更适用于基坑挡土墙侧移的动态预测问题,可为基坑施工过程中挡土墙侧移和安全预警提供参考。,资料为PDF文档格式.
本文档关键词:预测,挡土墙,研究,FNN,LSTM
