基于小波分析的深基坑地表沉降预测研究

深基坑开挖必然引起地表沉降,地表沉降监测数据不可避免要受到施工及周边环境的干扰,使沉降数据真实性受到极大的影响。以武汉深基坑工程的大量监测数据为基础,提出一种小波分析法与径向基神经网络的混合建模方法,对深基坑地表变形进行沉降预测分析。首先运用小波分析对实测数据进行去噪处理,提取反映实际变化的沉降数据作为径向基神经网络输入的特征向量,构建小波网络W-RBF预测模型,采用滚动预测方法对地表沉降进行预测。工程应用结果表明,W-RBF模型预测性能,要优于带有噪声构造的原始数据预测结果,具有较高的预测精度,可满足深基坑工程的信息化施工要求。     

改进BP神经网络算法在基坑沉降预测中的应用

提出一种采用BP神经网络算法来预测深基坑沉降的方法，结合具体工程实例，构建了预测深基坑周边地表沉降具体BP神经网络模型，预测结果表明，该模型有较高的预测精度，可作为预测沉降的一种新方法。     

土岩组合地区地铁深基坑变形分析与预测

以沿海某土岩组合地区一吊脚桩支护的深基坑工程为例,通过实测数据分析基坑变形情况。以实测数据为样本,建立小波神经网络与神经网络两种模型分别对基坑变形进行预测,研究表明:通过分析实测数据,吊脚桩支护的深基坑变形没有明显时空效应;小波神经网络模型的预测误差分别为1.617%、1.080%,均小于神经网络模型的预测误差(3.825%,1.349%)。说明小波神经网络在深基坑沉降预测中具有稳定性和准确性,能够为基坑后续监测工作提供依据。     

基于灰色神经网络模型的基坑开挖引发周边地面沉降预测分析

在城市地下工程建设中,深基坑开挖引起的周围地表土沉降问题越来越受到人们的重视。地表沉降将引起邻近建、构筑物破坏,从而造成经济损失。因此,预测基坑周围土体未来一段时间的沉降,对及时采取治理措施具有重要意义。文章针对GM(1,1)模型地面沉降预测精度较低的问题,利用神经网络对灰色预测模型进行组合,生成灰色神经网络模型,并进行预测分析,结果表明,利用灰色神经网络模型预测的沉降值,比单独的灰色GM(1,1)模型预测的沉降值具有更高的精度。     

基于GWO-ELM模型的深基坑开挖变形预测研究

为有效控制和预测深基坑开挖引起的周围地表沉降变形,以保定市汽车科技产业园深基坑工程为依托,使用MIDAS GTS NX软件对实际基坑工程施工过程进行模拟,并将实际值与模拟值进行对比,验证模型的准确性。并且使用灰狼优化算法(GWO)优化了极限学习机(ELM)神经网络中的输入权重和隐藏层阈值,建立了GWO-ELM深基坑开挖变形预测模型。以有限元模型中土钉数量、开挖深度、周围建筑物沉降等因素作为预测模型的输入因子,以有限元模型中监测点DB-2地表沉降作为预测模型的输出因子。将GWO-ELM模型预测值与ELM模型预测值对比分析。结果表明：通过有限元软件提取地表沉降等数据,可以对深基坑地表沉降实现超前预测;使用灰狼优化算法对极限学习机神经网络中输入权重和阈值优化,可以提高预测模型精度;经过实际工程验证,GWO-ELM模型平均绝对误差为0.261 45,均方误差为0.312 58,R²为0.987 25,均优于ELM模型。     

福州地区深基坑围护结构变形引起的地表沉降分析

深基坑开挖引起的地表沉降对周围环境的影响不容忽视,本文结合福州地区工程实例,将传统的计算方法加以改进,提出按正态分布密度函数计算软土地区深基坑开挖中由围护结构变位引起周围地表沉降值的公式,实例表明该计算方法预测地表沉降有实用性,并提出了减少地表沉降的具体措施,以保护周围环境。     

深基坑变形的神经网络预测分析

采用神经网络理论建立了深基坑开挖引起的周围地表移动变形问题分析的非线性时闻序列神经网络模型。并用该模型对深基坑开挖引起的周围地表移动变形工程实例进行了具体的研究分析。将预测结果与现场实测资料比较,二者吻合得较好。结果表明,建立的非线性时间序列神经网络模型能够有效的表达深基坑变形规律并能对未来变形量进行适时预测。     

深基坑周围地表沉降预测模型对比研究

本文分析深基坑周围地表沉降的基本特征,对双复合指数函数模型(DME模型)、复合线性指数模型(CLE模型)、常复合指数函数模型(CME模型)等3种呈凹槽型曲线进行数学分析,证明3种模型均满足深基坑地表沉降曲线特征。通过3个工程实例,证明了当实测数据较少时,3种模型拟合精度十分接近;当实测数据较多时,DME模型优于CLE模型和CME模型,具有较高的预测精度。整体比较后,DME模型拟合效果最理想。最后对深基坑周围地表沉降预测提出建议。     

深基开挖引起的基坑变形预测与研究分析

由于基坑工程的复杂性 ,很难从理论上对围护结构水平位移和周围地表沉降进行预测 ,故在基坑开挖过程中信息化施工就显得特别重要。采用改进的BP算法对深基坑围护结构变形进行预测的方法 ,与传统的BP算法相比 ,该算法具有更快的收敛速度 ,能有效地改善传统BP算法收敛慢的缺点。通过对预测结果与实测结果进行对比分析 ,表明改进的BP网络是预测基坑围护结构变形的一种十分有效的方法。最后分析了基坑周围地表沉降与围护结构变形之间的关系。     

采用Gompertz模型预测深基坑周边地表沉降

目前对深基坑周边地表进行预测的理论还很不成熟,该理论目前还处在研究阶段,规范上给出了相关监测标准,但没有提供相关预测方法,且各种规范给出的监测标准也不统一。已有文献中的预测方法主要是通过一些线性假设,结合参数进行预测的,是一种一步到位的预测方法,预测值的精度完全由参数的取值是否合理所决定,人为因素较大,且无法考虑工程的具体施工情况,在施工过程中无法进行调整。Gompertz模型是一种生长曲线,成反S型,常用于生产、商业领域。Gompertz的导数模型成抛物线型,与深基坑周边地表沉降的曲线相似。结合Gompertz模型,并对其进行求导,调整后、得出深基坑周边地表沉降公式δ(x)=ace(b-cx)exp(-e(b-cx))。该公式不需要最大侧移值作为预测条件,给出了利用该公式进行预测的计算步骤,参数的取值排除了人为的影响因素,更为合理。用工程实例验证得出该公式预测精度较高,是一种简单、实用的基坑周围地表沉降预测方法。     

基于BP网络的基坑周围地表沉降影响因素分析

深基坑开挖引起的周围地表沉降问题是一个复杂的非线性问题.利用BP网络处理复杂的、不确定的非线性问题的独特优势,成功建立了软土地区深基坑开挖引起的周围地表沉降的预测模型,并对其影响因素进行了定量分析,找出了主要影响因素并提出了相应的措施.     

地铁深基坑沉降监测数据特点分析与预测

为明确地铁深基坑开挖引起的地表沉降变形规律,结合施工过程,依据D 市Z 地铁站第29-48 期深基坑沉降监测数据,分析出深基坑地面沉降变形的普遍特点。同时,利用灰色GM（1,1）模型,对两个典型沉降点的监测数据依据不同的施工阶段进行预测。结果表明,灰色GM（1,1）模型在深基坑的沉降预测中比较可靠,且分阶段预测精度更高。可见,深基坑的沉降变形特点与开挖施工过程密切相关,在预测时结合施工进度,能提高预测精度。该研究为日后地铁深基坑沉降监测数据分析与预测提供参考。     

深基坑周边地面沉降监测及分析探讨

为了分析探讨深基坑周边地面沉降,本文结合本工程,对桩体侧斜和基坑围墙外地面沉降、基坑周边公路上地面沉降三者之间的关系进行了监测分析,并探讨了深基坑周边地面沉降的影响、预警等问题。     

基坑开挖中地下水抽取对周围环境的影响分析

深基坑工程中,地下水的渗流将会使基坑周围形成降水漏斗.随着开挖的进行,地下水自由面不断下降,从而使坑外土体的有效应力增加,墙后土体将发生不均匀沉降.为分析基坑开挖过程中,周围土体的沉降及地下水位的变化,对基坑建立三维有限元分析模型,这是一个地下水渗流与地面沉降计算的一体化模型.利用该模型分析了在软土地区深基坑开挖引起地下水渗流场的变化.结果表明,地下水头计算值与工程现场的实测值吻合,此方法可以较好的模拟实际工程.还用该模型分析了基坑开挖地下水抽取引起的地面沉降问题.     

深基坑工程降水与地面沉降耦合数值模拟研究

随着深基坑工程建设日益增多,对深基坑工程降水诱发地面沉降灾害的问题显得非常严峻。采用基坑降水与地面沉降耦合模型,将模型应用于基坑降水施工中进行分析评价,总结出了地面沉降的空间和时间影响效应,为基坑降水设计与施工提供借鉴。     

神经网络在深基坑工程变形预测中的应用研究

提出了深基坑变形预测的神经网络法,详细介绍了该方法的建模过程,并用MATLAB语言加以实现,最后用实例论证了神经网络方法用于基坑工程变形预测的可靠性和实用性．     

多步滚动实时预报法在深基坑开挖监测中的应用研究

对传统BP神经网络存在的不足进行改进,并将其应用于深基坑开挖监测中,建立深基坑变形的实时预报模型;提出一种基于时间效应的多步滚动实时预报法,并利用Windows系统平台,在MATLAB7.0环境下,采用可视化的面向对象编程技术,编制深基坑变形实时预报的计算机程序。实例分析表明:该方法收敛速度快,预测精度高,预报值与实测值吻合较好,深基坑变形的实时预报具有一定的实用性。     

软土层对地铁狭长深基坑地表沉降的影响研究

随着我国城市轨道交通的快速发展,地铁地下车站狭长深基坑工程越来越多,尤其是长江中下游和沿海地区城市的狭长深基坑大多开挖于深厚软土场地,对该类深基坑的施工安全造成了严重的威胁和工程事故。鉴于此,本文基于Midas商用软件,建立了土体-围护结构相互作用体系的三维有限元分析模型,通过现场实测与数值计算结果的对比分析,验证了数值分析模型的可行性。通过改变软土层厚度、埋深和开挖深度等不同组合的108个计算工况,系统分析了软土层厚度和埋深变化对地铁狭长深基坑周围地表沉降的影响规律。结果表明:当软土层主要位于基坑底面以上侧向地基中时,软土层厚度变化对基坑周围地表沉降影响较大;地铁狭长深基坑侧向地基中软土层埋深增大时基坑周围地表沉降先变大后变小,且变化转折点为软土层顶层埋深高于基坑底面以上的一定范围内;当软土层埋深较大且较厚时,开挖深度对地表沉降的影响有增速的趋势,即当基坑开挖深度较深时软土层的影响更为明显。同时,根据数值计算结果,给出了软土层厚度和埋深等与地表沉降的统计关系。