基于改进型BP神经网络的基坑变形预测方法

陈 睿¹，贾飞扬^2*

(1. 西南交通大学 土木工程系，四川 成都 610017; 2. 四川省交通勘察设计研究院有限公司，四川 成都 610017)

摘　要：　基坑变形预测是确保地下工程施工安全的重要技术环节，其预测结果的准确性直接关系到支护结构的设计合理性、实际应用有效性以及施工全过程的风险防控水平。因此，首先阐述了BP神经网络进行基坑变形预测的原理，其次介绍了传统BP神经网络基坑预测方式的不足以及改进后(基于核主成分分析技术)的BP神经网络的结构设计和训练机制，并阐述了如何处理异常值。该模型以经过预处理的数据作为输入源，将工程现场积累的基坑变形历史监测数据分为样本集和验证集并分别进行了训练和检验，再利用成熟后的模型对基坑变形进行了预测。试验结果表明，改进型BP神经网络预测方法能够准确捕捉基坑变形演化规律，预测结果与现场实测数据吻合度较高，预测误差控制在工程设计与施工规范允许的范围内。该研究成果为基坑工程的动态安全管控、施工方案优化调整提供了有力的技术支持。

关键词：　基坑变形; BP神经网络; 核主成分分析技术; 变形预测

引文格式： 陈睿，贾飞扬. 基于改进型BP神经网络的基坑变形预测方法[J]. 市政技术，2026，44(7)：238-244. (Chen Rui，Jia Feiyang. Prediction method of foundation pit deformation based on improved BP neural network[J]. Journal of Municipal Technology，2026，44(7)：238-244.)