随着近几年来信息技术革命的发展,5G通讯网络、远程监控技术、智能设备逐渐走入了人类的生活,标志着“万物互联”的物联网时代即将到来。目前,智能家居、医疗、交通、能源环保、农业生产、工业制造等领域在物联网方面已取得一些成果,而在基坑工程领域传感器自动化监测技术也被广泛的应用,工程动态数据的有效收集已经不再是难题,但对监测大数据的处理与分析及智能化反馈系统物联网+智能化的开发并无进展。为了满足跟进时代要求,本论文以沈阳北站地下人防工程项目为依托,基于室内土工学试验、多维动态监测方法和智能预测理论,开展了基坑变形的预测模型及“物联网+”的智能反馈预警系统研究。研究工作可概述为以下六个方面:(1)对沈阳北站地下人防工程项目做实地跟进调研,充分了解该项目的工程地质条件,水文地质及周边环境,掌握基坑的支护设计与施工方案。通过对基坑现场采集土样,开展室内试验研究,获取基坑岩土体基本物理及力学参数。(2)对沈阳北站地下人防工程基坑项目进行现场多维联动动态监测试验,结合沈阳北站地下人防工程的规模、用途、施工环境及周围的环境情况制定详细的多维联合动态监测方案,监测内容主要包含两个大方面:基坑及围护结构监测和周边环境监测。其中,基坑及围护结构监测内容包括:立柱桩沉降量、基坑侧壁侧向土压力、支撑构件轴力、桩顶水平及竖向位移、坑外地下水位等方面的监测。基坑的周边环境监测包括:两公里以内的地表沉降量、周边建筑物沉降量、建筑物裂缝和地下管线变形观测。获得该基坑工程施工过程中大量的监测数据。(3)探究人工智能的工程应用,深入研究因素空间概念、数值分析预测原理和神经元网络理论,基于经典神经网络和基坑监测数据,对周边地表沉降量进行了成功的预测,采用监测数据对神经元网络理论中的BP神经网络模型,并利用已有的数据进行训练,成功预测了周边建筑物的沉降量。(4)建立因素神经元网络预测模型。首先,根据模型特征构建模型计算坐标系,基于因素空间理论,建立因素空间坐标系,即可将基坑问题抽象为数学问题之后,可量化分析问题的多维度因素空间坐标系。多维因素空间坐标系的根据量纲分析法,确定出最终因素坐标轴个数,建立出了可分析基坑问题的多维因素空间坐标系;然后,根据矩阵论原理,将多元动态监测数据进行整合,求出监测数据单元向量矩阵空间;基于BP人工神经网络理论,重新构建因素神经元网络模型,此模型可以根据实时监测的数据,完成大数据的运算,最终可以对基坑变形的未来走势作出准确的预测。(5)基于因素神经网络预测模型、岩土力学模型和多元信息化动态监测数据,建立了定量化信息反馈系统的模型。该系统可对动态施工受到的所有内在和外界因素做了定量化描述,时刻反馈基坑施工过程中受力及位移情况,并能预测未来基坑的受力及位移情况。以定量化信息反馈系统模型为核心模块,以物联网+的多元监测系统设备组建硬件模块,并开发配套的相关软件模块。定量化信息反馈系统模块、物联网+的多元监测系统设备组建硬件模块及开源性软件模块共同协作工作,即为物联网+的基坑变形反馈预警系统。(6)采用有限元软件MIDAS有限元软件对基坑进行建模与计算分析,分析结果与因素—神经元网络预测模型计算结果进行对比分析。认为数据越多,因素—神经元网络预测模型计算结果与MIDAS软件计算结果越接近。