为解决传统地铁施工沉降预测模型中沉降不随时间有序线性变化的问题,文章基于BP神经网络结合Adaboost增强学习方法构建BP-Adaboost集成学习预测算法,并将其应用于某地铁基坑施工地表沉降预测.实践表明,应用BP-Adaboost集成学习算法预测地铁施工地表沉降,不仅能够满足相关规范限值要求,而且相较于BP神经网络算法、灰色GM(1,1)算法其与实测数据的拟合精度更高,能够更好地反应地铁施工地表沉降规律,可为地铁施工安全提供技术保障.
地铁施工 沉降预测 BP-Adaboost集成学习 BP神经网络 灰色GM(1,1)