摘要

盾构施工引起的地表沉降量的预测与评价具有很强的随机性和不确定性,用常规的数学模型难以准确表达。本文采用因子分析法对影响盾构施工引起地表沉降的9个因素进行了主因子的提取,得到4个主因子。以此数据集对BP神经网络进行训练,并用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行了优化,建立了基于因子分析的LM-BP神经网络预测模型。结合工程实例将预测结果与LM-BP神经网络模型的预测结果进行比较分析,表明本预测模型具有较高的准确性,符合实际工程的需要。