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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ERA</journal-id><journal-title-group><journal-title>Engineering Research and Application</journal-title></journal-title-group><issn>2995-3154</issn><eissn>2993-2742</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ERA.2025070034</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于人工智能算法的基坑变形预测模型构建与工程验证</title><url>https://artdesignp.com/journal/ERA/3/7/10.61369/ERA.2025070034</url><author>杨继位</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>3</volume><issue>7</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-07-20</published-time></date></history><abstract>本文聚焦基坑变形预测，对比了传统方法与人工智能算法，阐述了基于人工智能算法的模型构建，经工程验证其预测性能良好。但实际应用中存在数据获取、模型复杂度、模型适应性等问题，分别提出多源数据融合、模型简化与算法优化、增加训练数据多样性及调整模型结构等解决策略。研究表明，人工智能算法与工程实际深度融合可有效提升基坑变形预测水平，但仍需不断改进以适应复杂工程需求。</abstract><keywords>基坑变形预测,人工智能算法,组合预测模型,工程验证</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 程秋实.深圳市某深基坑施工变形监测与预测研究[D].吉林大学,2022.DOI:10.27162/d.cnki.gjlin.2022.004879.&amp;nbsp;[2] 张转林.复杂环境下地铁车站深大基坑变形预测方法研究[J].现代城市轨道交通,2022,(12):48-52.DOI:10.20151/j.cnki.1672-7533.2022.12.009.&amp;nbsp;[3] 孙钧,温海洋.人工智能科学在软土地下工程施工变形预测与控制中的应用实践&amp;mdash;&amp;mdash;理论基础、方法实施、精细化智能管理(示例)[J].隧道建设(中英文),2020,40(01):1-8.&amp;nbsp;[4] 王飞.基于影响因素筛选的基坑变形组合预测研究[J].水利水电技术(中英文),2021,52(02):127-133.DOI:10.13928/j.cnki.wrahe.2021.02.014.&amp;nbsp;[5] 马琳.基于ICEEMD-ICA准则进行数据处理的基坑变形组合预测研究[J].地质与勘探,2023,59(05):1074-1082.&amp;nbsp;[6] 薛艳杰.基于机器学习算法的土岩复合地层深基坑变形时序预测[J].现代隧道技术,2022,59(S2):77-85.DOI:10.13807/j.cnki.mtt.2022.S2.11.&amp;nbsp;[7] 马琳.基于混沌递进预测模型与趋势检验的深基坑变形规律研究[J].隧道建设(中英文),2018,38(06):934-940.&amp;nbsp;[8] 刘锦,李峰辉,刘秀秀.优化GA-BP神经网络模型及基坑变形预测[J].隧道建设(中英文),2021,41(10):1733-1739.&amp;nbsp;[9] 刘俊城,谭勇,张生杰.地铁车站深基坑开挖变形智能多步预测方法[J].上海交通大学学报,2024,58(07):1108-1117.DOI:10.16183/j.cnki.jsjtu.2022.419.&amp;nbsp;[10] 陈艳茹.基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用[J].隧道建设(中英文),2018,38(06):941-947.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
