Resumen

La predicción de deformaciones es significativa para la seguridad de los pozos de cimentación. En contra de la baja precisión y la limitada aplicabilidad de un solo modelo en la predicción, se estableció un modelo PSO-GM-BP, que utilizó el algoritmo de optimización PSO para mejorar y optimizar respectivamente el modelo GM (1, 1) y el modelo de red BP. Al combinar una pequeña cantidad de datos medidos durante la excavación de un pozo de cimentación sin fondo en una estación de metro de Changsha, se compararon los cálculos basados en el modelo PSO-GM, el modelo de red PSO-BP y el modelo PSO-GM-BP. Los resultados muestran que tanto los modelos GM (1, 1) como de red neuronal BP pueden predecir resultados precisos. La predicción optimizada por el algoritmo de enjambre de partículas es más precisa y tiene una aplicabilidad más sustancial. Debido a su precisión confiable y amplio rango de aplicación, el modelo PSO-GM-BP puede guiar efectivamente la construcción de poz

• Materias:Elementos finitos Análisis de estabilidad Energía histerética Seguridad en la ingeniería civil Tensión-deformación
• Subjects:Finite elements Stability analysis Hysteretic energy Safety in civil engineering Stress-strain
• Palabras claves:Predicción; Seguridad; Pozos de cimentación; Modelo PSO-GM-BP; Precisión; Aplicabilidad
• Keywords:Prediction; Safety; Foundation pits; PSO-GM-BP model; Accuracy; Applicability