BP神经网络在深基坑工程位移监测中的应用

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随着城市基本建设的蓬勃发展,深基坑技术的进步,城市地下空间的开发利用比例不断增大,尤其在一线城市中10m、20m、30m的基坑随处可见.基坑开挖的深度在不断增加,开挖的难度也越来越大,不仅要考虑基坑本身的安全和稳定,还要考虑基坑所引起的变形和其对周围环境的影响.目前用于基坑位移变形预测的方法有有限单元法和地层损失法.有限单元法是一种强有力的数值计算方法,不仅能计算土钉内力、 土体的应力应变关系、 模拟开挖过程等,而且可以考虑土体的非均匀性和各向异性的复杂状态,但是其理论研究仍不够完善,缺乏真实反应土体应力应变关系的本构模型,计算参数也难以准确确定,因而也就不能准确计算出支护及土体位移,导致预测效果和实际变形有较大偏差;地层损失法是利用墙体水平位移和地表沉降相关的原理,采用杆系有限元或弹性梁法,求出地面垂直位移即地面沉降,然而该方法在软土地区较为适用,在其他地区基本没有应用价值,上述两点都制约了它在工程实际中的应用.针对上述传统方法所存在的问题,本文提出一种对基坑支护结构位移变形进行预测的新方法,即运用神经网络建模实时对基坑位移进行预测的方法.
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