神经网络建模的核心概念与实验分析

建立BP神经网络地面沉降预测模型

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在模型建立过程中, 首先根据基坑降水与其周围地面沉降量及距离的相关性较强的特点, 选择' 基坑降水与地面沉降工程数据 ( 第二类 ) ' ( 见表 4.1 ) 作为训练集进行训练并验证。

（2）BP神经网络结构设计对于任何定义在闭区间上的连续函数都可以通过单隐层BP网络进行近似表示，并因此三层BP神经网络体系能够实现任意维度空间间的映射关系

基于简化的网络架构原则下，在工程分析中决定采用三层BP神经网络模型。该模型的输入参数包括基坑距离L值、基岩压缩模量E值、水位降深H值以及支撑系统刚度n值；输出目标为地表累计沉降量S值，并设定中间隐藏层数量为一层。

确定隐层神经元数量是一项高度复杂的任务，在实际应用中往往需要结合设计者丰富的经验和多次实验结果来进行综合判断，并因此并不存在一个完美的解析表达式能够完全准确地描述这一过程。其中隐单元的数量与其所处理的任务需求以及输入输出单元的数量密切相关。

过多的隐含单元可能导致学习过程所需的时间延长。然而，在某些情况下其精度并非最优。这将降低模型对未见过的数据集的识别能力，并且其容错性能表现欠佳。由