《表3 正则化成孔用时的预测结果与监测参数（h)》

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《苏州桥站中桩中柱施工工艺参数监测及分析》

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使用人工神经网络进行预测分为两部分：第1部分为人工神经网络的训练，首先将用于训练网络的所有中桩输入参数（钻孔深度、钻进速度、扭矩）和目标输出参数（成孔用时），共397组数据全部加载到Matlab软件中的NNTOOL，然后共同建立1个BP网络并对其进行训练，训练完成的BP网络结构如图6所示。第2部分为人工神经网络的预测，向第1部中已经完成训练的BP网络中加载10、19、20、28号中桩的输入参数（钻孔深度、钻进速度、扭矩），使用该网络来预测4根中桩的成孔用时，正则化成孔用时的预测结果与监测参数如表3所示。最后，计算成孔用时的预测结果与监测参数的绝对误差评价成孔工况。