摘要：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度較慢、易陷入局部最優(yōu)的缺陷,而人工蜂群算法收斂速度快且同時(shí)具有局部和全局搜索的能力。文章利用人工蜂群算法對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,形成人工蜂群小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于地鐵隧道沉降預(yù)測;并以深圳地鐵10號(hào)線為例,將該模型的預(yù)測結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明,人工蜂群小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較其它兩種模型的預(yù)測精度更高,預(yù)測結(jié)果更穩(wěn)定。