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本发明提供一种基坑变形预测方法，包括：步骤一：对神经网络的初始权值与阈值进行设置；步骤二：确定网络结构模型的参数，进行神经网络运行程序的编制；步骤三：训练神经网络，将训练样本输入神经网络中的训练网络；步骤四：通过运行神经网络对训练样本的基坑变形数据进行训练样本输出；步骤五：采用误差分级迭代法将预测样本进行处理，预测样本输入已完成训练神经网络进行样本预测，通过进行分级迭代，直至将误差迭代值小于设定误差值；步骤六：输出最终的预测样本结果。本发明经过误差分级迭代法的处理，使得预测值与实际监测值之间误差
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113221434 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110013237.3
(22)申请日 2021.01.06
(71)申请人 河北
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