《表2 A1点实测数据与预测值对比》

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《基于动态神经网络的基坑支护桩水平位移预测》

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以A1点为例，选取45期监测数据作为训练数据，选取9期监测数据作为验证数据，再选取9期监测数据作为检核数据，采用非线性自回归方式创建动态神经网络模型，采用贝叶斯正则化算法（Bayesian Regularization）训练网络模型。对A1点后10期监测数据进行预测，比结果如表2所示，对比曲线如图1所示，预测误差如图2所示。