《表3 检验样本结果误差分析》

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《基于DEA-AHP-BP神经网络的地铁深基坑施工风险评估》

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根据前面对国内多个城市19个在建地铁或者已完工地铁车站基坑施工风险的调查结果，并对相关人员的评价结果进行归一化处理，同时考虑各风险评价指标的权重值，算出风险评价指标的期望值，将其作为BP神经网络的输入值。其中将1～15组数据作为训练样本，16～19组数据作为检验样本。采用BP神经网络中梯度下降法traingd运用MATLAB.R2012a进行风险评估。本次训练相关参数设置为:学习效率η=1，目标误差值ε=1×10–4，经过迭代634次得到训练结果，见表3。