灰色GM-BP神经网络预测超期服役深基坑变形应用研究

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常常由于经济和政治因素、项目周边环境影响因素、企业自身发展策略因素、工程纠纷工期延长因素等,导致很多的建筑基坑开挖后长期放置,基坑服役时间远远超出设计使用年限。超期服役的建筑深基坑后期安全状态的情况,目前尚无较好的定量化的预测评判标准及定量化的评判分析模型。对建筑基坑后期安全使用时长的判断存在太多的未知因素,因而影响后期工程管理投资决策、工期制定、人员安排、进度控制等等。不合理的工程管理决策,轻则影响成本投入,造成资源浪费,重则会导致基坑安全事故,影响社会安全和稳定。为此,科学合理地预测长期放置的建筑基坑后期变形范围,从而预估基坑今后仍保持安全状态的时长,为后期工程管理决策提供依据,具有重要的意义。本文主要研究内容如下:(1)分析开挖后长期放置的建筑基坑变形灰色系统特点,并以基坑开挖后放置时间、季节变化和已有的监测数据为灰变量,建立一阶多变量的灰色GM(1,N)基坑变形预测模型,预测基坑后期某阶段的变形范围。通过预测结果分析基坑后期变形与基坑放置时间、季节变化的关系,并通过预测模型检验和建立实测值与预测值拟合曲线,分析灰色GM(1,N)模型预测建筑基坑变形的优缺点。(2)结合灰色GM(1,N)模型的优点和BP神经网络强大的非线性预测功能,以及开挖后长期放置的建筑基坑变形影响因子的特殊性,建立灰色GM-BP神经网络模型,它直接将时间序列数据和灰色因素转化为微分方程,利用系统信息,使抽象的模型量化,进而预测系统输出,预测基坑变形的后期变化范围,从而判断基坑变形达到报警值和控制值的时间,并对预测模型结果进行精度检验。(3)将灰色GM-BP神经网络预测模型运用于实际建筑基坑工程中。采用基坑顶部水平位移、支护结构深层水平位移、道路沉降一年内连续的监测数据和基坑放置时间、季节变化作为输入参数建立灰色GM-BP神经网络预测模型,预测基于当前工况的基坑未来两年内的变形范围,并建立预测变形-时间曲线图,判断基坑变形达到报警值和控制值的时间,从而预估基坑在今后仍保持安全状态的时长,为工程后期的管理决策提供依据。
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