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一种基于TSNE-BP神经网络的基坑水平位移预测方法

Name: 一种基于TSNE-BP神经网络的基坑水平位移预测方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2022106012134
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210601213.4 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-05-30

公开号

CN114969932A

公开日

2022-08-30

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_13

IPC 分类号

G06F30_13 , G06F30_23 , G06F30_27 , G06N3_04 , G06Q10_04 , G06Q50_08 , G06F111_10 ,

技术画像

所属领域

神经网络预测神经网络预测基坑监测位移预测

应用场景

基坑工程, 智慧工地, 城市地下空间开发, 建筑安全监测

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摘要

一种基于TSNE‑BP神经网络的基坑水平位移预测方法，包括：步骤1：针对实际工程建立有限元设计模型，确定反演参数并设计正交试验进而获取训练样本数据与实际监测数据；步骤2：读取训练样本数据与实际监测数据，结合TSNE算法构建TSNE‑BP神经网络，确定相关超参数，对高维输入数据进行降维并训练网络；步骤3：将训练好的优化模型对测试样本进行土体参数反演，在结果中以损失函数Loss≤0.001的情况下取反演标准误差最低的一组数据为标准得到反演参数，并将反演参数输入Midas中进行计算得到基坑水平位移预测值，并计算预测标准误差及后续工况的预测位移；本发明在避免重大工程事故的发生，有效缩短施工工期方面具有较强的工程意义。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114969932A

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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