基于MEC-BP神经网络的臧湾东河特大桥施工挠度监测研究

高福忠

(中铁十八局集团第一工程有限公司，河北 保定 072750)

摘　要：　为提高特大桥施工挠度预测准确度，以臧湾东河特大桥为研究对象，采用MEC-BP神经网络模型对大桥施工挠度进行预测，并将预测值与数值模拟值和实测值进行对比。结果表明：现场实测值与MEC-BP模型预测值相差较小，MEC-BP模型在训练样本上表现出很好的准确性;MEC-BP模型的性能明显优于传统BP模型，在挠度预测方面具有更高的效率和精度，平均误差都小于5 mm。借助MEC算法实现对传统BP模型参数的全局优化，能够提高桥梁结构力学行为预测能力，为连续梁桥施工过程中的结构安全问题提供了有效解决方案。

关键词：　连续梁桥; MEC-BP神经网络; 挠度; 现场实测

引文格式： 高福忠. 基于MEC-BP神经网络的臧湾东河特大桥施工挠度监测研究[J]. 市政技术，2024，42(6)：135-141. (GAO F Z. Study on construction deflection monitoring of Zangwan Donghe Bridge based on MEC-BP neural network[J]. Journal of municipal technology，2024，42(6)：135-141.)