IPSO-BP沉降预测模型

精度最高提升26%

改进粒子群优化后的BP网络，对含噪地表沉降数据预测精度比传统模型提升10%–26%。

胡达 · Yongjia, Hu · Shun, Yi · Liang, Xiaoqiang · Li, Yongsuou Suo · Yang, Xian

Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice 2024

参数信息

左幅预测精度提升

26 %

左幅预测精度提升

25 %

左幅预测精度提升

10 %

技术优势

摆脱参数敏感

改进的粒子群优化算法自适应调整关键参数，降低模型对初始值的依赖，提升获得最优解的概率。

精度提升26%

在含特定噪声的地表沉降数据上，左幅预测精度比已有的BP神经网络提升26%。

应用场景

• 顶管施工监测：用预测结果辅助顶管施工决策，避免过量沉降引发工程灾害。
• 隧道沉降预警：在沉降超限前发出预警，提前采取措施保护周边设施。
• 盾构参数优化：根据预测沉降调整顶推力等参数，实现精细化施工。