针对地铁工程盾构法施工引起的邻近建筑物沉降问题,运用最小二乘法和BP神经网络法对现场监测的数据进行拟合、预报,并与之对比.研究结果表明:同一数值拟合方法下不同次数的曲线拟合值差别较大,即拟合次数越多,拟合预测值越准确;BP神经网络法表现出较高的拟合度和预报精准性.BP神经网络的数据拟合相较于传统方法计算便捷,可提高地铁施工过程中邻近建筑物沉降的监测效率.
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