【摘 要】
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伴随着经济的快速发展,城市建设如火如荼,对建筑物的需求也越来越多。在建筑物建设施工过程中,需要进行基坑开挖。但是,基坑工程在各种因素的影响下,会导致工体发生一定的变形,一旦变形超过了安全值,会给周围的环境带来一系列影响,对人民财产和生命构成巨大的威胁。因此,需要加强对基坑的监测,根据其沉降发展历程,掌握规律,及时预测其沉降变化趋势,并进行预报,以便能够采取有效的措施避免灾害的发生。本文以某市万达广
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伴随着经济的快速发展,城市建设如火如荼,对建筑物的需求也越来越多。在建筑物建设施工过程中,需要进行基坑开挖。但是,基坑工程在各种因素的影响下,会导致工体发生一定的变形,一旦变形超过了安全值,会给周围的环境带来一系列影响,对人民财产和生命构成巨大的威胁。因此,需要加强对基坑的监测,根据其沉降发展历程,掌握规律,及时预测其沉降变化趋势,并进行预报,以便能够采取有效的措施避免灾害的发生。本文以某市万达广场南区基坑工程为例,选取沉降量为-14.60mm的最大沉降监测点C1进行研究分析。首先用BP神经网络模型进行模拟预测,并为了提升模型预测的精度,将BP神经网络与GM(1,1)模型组合,结合两个单一模型的优势,建立GM-BP模型进行预测;然后在BP神经网络和GM-BP预测模型的基础上引入遗传算法,利用遗传算法对BP神经网络中的权值和阈值进行优化,构建GA-BP模型和GA-GM-BP模型。借助MATLAB软件平台,用奇异谱分析法(SSA)对点C1监测数据降噪后,分别建立BP神经网络模型、GM-BP模型、GA-BP模型、GA-GM-BP模型进行编程实现。实验结果表明:BP神经网络模型预测精度最低,GM-BP模型和GA-BP模型预测精度都比BP神经网络模型有所提升,GA-GM-BP模型的精度最高,预测效果最佳,其平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)分别为 0.176mm、0.246mm、0.997。为了验证本文预测模型的可行性和结论的可信度,选取次最大沉降监测点C3,其累计沉降量为-12.27mm,采用上述四个预测模型对其进行验算。结果表明:GA-GM-BP模型精度最高,其平均绝对误差(MAE)为0.172mm,均方根误差(RMSE)为0.256mm,决定系数(R2)为0.995,结论与监测点C1一致。以上研究结果表明,本课题的研究成果对类似基坑工程的地表沉降规律具有一定意义。图[24]表[27]参[83]
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