目前基坑工程普遍仅关心地表沉降值是否超出监测预警值,缺乏对基坑地表沉降短期实时预测的有效方法,降低了基坑安全性。利用人工蜂群算法优化BP神经网络的组合模型可合理预测基坑地表沉降。首先,结合灰色相关度理论,对输入变量进行筛选,提高网络结构的高效性;接着,利用人工蜂群算法优化BP神经网络初始值,实现对地表沉降累计最大值及位置的预测;最后,将ABCBP模型与其他常见神经网络预测模型对比,验证模型有效性。从预测和对比结果中可知,ABCBP模型训练及预测结果的平均相对误差为3. 27%,均方根误差为3. 87,验证模型有效。

1 ABC-BP模型
1.1 BP神经网络简介
1.2 人工蜂群算法
1.3 基于ABC-BP模型的基坑地表沉降预测模型的构建
2 实例应用
2.1 基于灰色关联度分析的输入变量筛选
2.2 基坑周围地表沉降累计最大沉降值预测
2.3 对比验证
3 结论