基于BAS-BP模型的深基坑开挖地表沉降预测

作者：杨帆; 黄超^*

来源：测绘地理信息, 2022, 47(05): 47-50.

DOI：10.14188/j.2095-6045.2020293

• 反向传播(back propagation,BP)神经网络
• 天牛须搜索算法
• 地表沉降
• 沉降预测

针对反向传播（back propagation,BP）神经网络在训练过程中存在的易过度拟合、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题，引入天牛须搜索（beetle antennae search,BAS）算法优化传统BP神经网络中的权值和阈值，建立了BAS-BP神经网络模型。利用深圳市某深基坑开挖的周围道路地表沉降监测数据进行BAS-BP模型仿真测试。实验结果表明，BAS-BP模型在均方误差（mean square error,MSE）、平均绝对误差（mean absolute error,MAE）和平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）精度指标上均优于BP神经网络模型，预测精度更高。

• 单位
  辽宁工程技术大学