王存友，黄张裕，汪闩林，欧阳经富

（1.河海大学 地球科学与工程学院，江苏 南京 21009）

BP神经网络与多项式拟合在沉降监测中的应用

王存友1，黄张裕1，汪闩林1，欧阳经富1

（1.河海大学 地球科学与工程学院，江苏 南京 21009）

采用BP神经网络和多项式拟合的数据处理方法并在MATLAB中编程实现，将两种模型在隧道沉降监测与预报中的可行性和精确性进行对比，得出两种模型的适用范围和预报精度。

BP神经网络；多项式拟合；MATLAB；隧道沉降；预报

在施工过程中对隧道进行长期监测不仅能够得出隧道的沉降量，还能根据长期的监测数据分析出隧道变形的发展趋势。现阶段预测沉降的模型和方法有很多，本文采用BP神经网络和多项式拟合模型对隧道的沉降进行预测并在MATLAB中实现，通过对两种方法进行比较得到模型各自的特点和适用范围。

1 两种模型的基本原理

1.1 BP神经网络

传统的变形监测预报都是寻求影响因子与变形量之间的线性关系，但通常情况下变形体的变形都呈现非线性特征。根据神经网络的特征可知，神经网络是通过函数直接寻求输入和输出的关系，不考虑问题内部的机理。因此神经网络在处理内部机理比较复杂的问题上具有非常独特的优势，为非线性系统的建模、识别和预测提供了一个崭新而有效的途径。

BP神经网络是一种按误差逆向传播算法训练出来的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。其学习规则是使用最速下降法，通过误差反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使实际输出相对于期望输出的误差平方和最小。……