基于SPSO-BP的暗挖法地铁车站施工工期预测研究

在地铁建设过程中，车站作为其不可或缺的组成部分，其施工工期对整个项目的进度控制和施工期间资源的合理配置具有重要作用。因此，实现地铁车站施工工期的精准预测至关重要。文章在深入分析暗挖法地铁车站施工工期影响因素的基础上，基于Spearman相关性分析筛选出18个影响因素，并采用SPSO算法优化BP神经网络，构建基于SPSO-BP的工期预测模型。实验结果表明，相比于传统的BP神经网络、PSO-BP模型以及未经特征筛选的SPSO-B P模型，SPSO-BP模型在小样本的施工工期预测上具有更高的预测精度和效率。