bp神经网络模型预测模型

A. 建立BP神经网络地面沉降预测模型

基坑降水引起地面沉降的BP神经网络预测模型建模过程如下：

（1）样本选择

因基坑降水引起的地面沉降量和距离基坑的距离关系密切，因此建模选用“基坑降水引起沉降工程数据（第二类）”（见表4.1）中的相关数据作为样本进行学习训练和检验。

（2）BP神经网络结构设计

对于BP网络，对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用单隐层的BP网络逼近，因而一个三层BP网络就可以完成任意的n维到m维的映射。根据网络结构简单化的原则，确定采用三层BP网络结构，即输入层为沉降点距基坑的距离L（m）、等效压缩模量E（MPa）、水位降深H（m）和支护刚度n四个参数，输出层为地面累积沉降量（mm），隐层层数为1层。隐层的神经元数目选择是一个十分复杂的问题，往往需要根据设计者的经验和多次实验来确定，因而不存在一个理想的解析式来表示。隐单元的数目与问题的要求，与输入、输出单元的数目有直接的关系。隐单元数目太多会导致学习时间过长，误差不一定最佳，也会导致容错性差、不能识别以前没有看到的样本，因此一定存在一个最佳的隐单元数。研究通过一次编程比较了隐层神经元个数分别为5、10、15、20、25、30、40时训练速度及检验精度。

图4.2 BP神经网络程序框图

（3）网络训练及检验

BP网络采用梯度下降法来降低网络的训练误差，考虑到基坑降水地面沉降范围内沉降量变化幅度较小的特点，训练时以训练目标取0.001为控制条件，考虑到网络的结构比较复杂，神经元个数比较多，需要适当增加训练次数和学习速率，因此初始训练次数设为10000次，学习速率取0.1，中间层的神经元传递函数采用S型正切函数tansig，传输函数采用logsig，训练函数采用trainlm，选用38组数据中的33组作为训练样本，5组作为检验样本。

（4）网络实现及检验效果

使用MATLAB6.0编程建立基于BP神经网络的基坑降水地面沉降预测模型（程序代码见附件1），其训练误差及检验效果如下：

图4.3 训练误差曲线

图4.4 预测误差曲线

由图4.3、图4.4可见：样本数据收敛，训练误差较小，中间层神经单元个数为10时预测精度较好，误差小于20%，误差满足工程需求。

B. 求一个bp神经网络预测模型的MATLAB程序

BP神经网络预测的步骤:

1、输入和输出数据。

2、创建网络。fitnet（）

3、划分训练，测试和验证数据的比例。net.divideParam.trainRatio；net.divideParam.valRatio；net.divideParam.testRatio

4、训练网络。train（）

5、根据图表判断拟合好坏。ploterrcorr（）；parcorr（）；plotresponse（）

6、预测往后数据。net（）

7、画出预测图。plot（）

执行下列命令

BP_prediction

得到结果：

[ 2016, 14749.003045557066798210144042969]

[ 2017, 15092.847215188667178153991699219]

[ 2018, 15382.150005970150232315063476562]

[ 2019, 15398.85769711434841156005859375]

[ 2020, 15491.935150090605020523071289062]