【摘 要】
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软土地区的地铁车站基坑工程，因其地质条件和施工环境复杂，施工过程受到施工自身及诸多外界因素的干扰，其变形真实数据难以获取，无法准确判定基坑后期变形，施工事故风险控制难度大
【机 构】
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武汉轻工大学土建学院; 华中科技大学土木工程与力学学院; 中国科学院武汉岩土力学研究所;
【基金项目】
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中国工程院重点研究项目（No.2017XZ1205）;湖北省技术创新重大项目（No.2017ACA186）
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软土地区的地铁车站基坑工程，因其地质条件和施工环境复杂，施工过程受到施工自身及诸多外界因素的干扰，其变形真实数据难以获取，无法准确判定基坑后期变形，施工事故风险控制难度大，极大影响着基坑工程自身及其周边环境安全。基于小波变换和Elman网络的数据分析与动态预测原理，构建一种小波智能的基坑变形时序预测模型（简称WEPM），应用于武汉地铁车站基坑工程预测，通过不断地对历史实测数据进行小波分解去噪，提取基坑变形真实数据，利用小波智能模型实现基坑变形的超前滚动式预测。分析结果表明，提出的小波网络预测模型具有泛化能力强、预测精度高的特点，能对不同条件下基坑变形进行时序预测分析，该模型可为未来武汉基坑工程的变形预测、施工安全与施工事故防范提供依据。
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