基于BP神经网络的深基坑变形预测研究

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  【摘 要】 为了探究深基变形规律,提高深基坑变形预测精度。本文采用最近比较热门的BP神经网络对某深基坑工程中的现场沉降进行拟合和预测处理,运用Python语言编程进行实现。结果表明,采用BP神经网络进行预测时,精度较高,满足工程实际要求,有助于指导深基坑施工。
  【关键词】 深基坑 变形预测 BP神经网络
  0 引言
  随着国民经济的迅猛发展,国内不断涌现大量的高楼和地铁,深基坑随之出现。深基坑深度通常为6米以上,个别已经超过30米。由于深基坑工程通常出现在较发达城市,多建于繁华地段,故受到众多因素影响,如:地下管线、水文地质、周边环境以及地面交通流量等。于是,使得深基坑变形规律复杂,若以传统预测法进行预测,则无法满足深基坑施工要求。
  于是,单红喜[1]、高兵[2]、方林胜[3]、崔栋歌[4]等均采用BP神经网络对深基坑进行变形预测,结果较优。本文在前人基础上,运用Python语言,建立BP神经网络模型,对深基坑进行变形预测分析,为深基坑的设计和施工提供指导依据。
  1 BP神经网络预测模型构建
  基于BP神经网络的深基坑变形预测模型的构建主要有以下几个步骤:
  (1)监测数据获取。采用测量机器人在深基坑相应控制点上进行数据采集,采集数据在整理之后方采用。
  (2)数据预处理。由于人为或环境等因素影响,数据可能存在噪声点或异常数据,所以在分析及处理之前,要进行异常值检验,检验后并剔除,在进行插值处理。只有经过预处理的数据才能进行后续预测。
  (3)样本数据归一化。归一化的作用是降低网络模型训练难度,加快网络收敛,减少训练时间。
  (4)数据集划分。将归一化好的数据进行划分,分为训练集和测试集。训练集用于网络训练,测试集则用来和预测数据进行对比,验证预测精度。
  (5)网络训练。设置好相应的参数,如:隐藏层数、输入输出神经元数量、学习率等。再将训练集数据放入输入层,进行网络训练,直到训练误差满足要求,方可结束。若训练误差不满足条件,则网络会通过反向传播算法进行误差修正,即通过损失函数计算出训练误差,再由反向传播算法,通过修正各神经元权值以调节误差,直至误差满足限差。
  (6)网络预测。通过网络训练得到的BP神经网络最佳收敛参数,直接求解预测结果,在将数据反归一化,便求得实际预测值。
  2 工程实例
  本文以徐州地铁2号线某深基坑现场沉降数据为例,结合BP神经网络模型,对其变形规律进行预测分析。
  共有25期监测数据,采用前20期数据用于模型训练,后5期数据用于预测。原始数据如表1。
  从监测值可以看出,深基坑现场沉降值变化缓慢,且一直处在地面一直处在沉降过程中,故应该在其达到允许限差前进行监测和预测。对后5期变形预测结果见表2。
  由表2可以看出,BP神经网络预测模型精度較高,在深基坑变形预测方面,发挥出期较强的非线性拟合能力以及超强的非线性泛化能力,完全满足深基坑施工要求。
  3 结论
  研究表明,BP神经网络在深基坑变形预测方面具有良好的预测效果,相比于其它传统预测模型有着无可比拟的优势,具有高精度、快速、智能化和预测步数较长等特点。适合用于深基坑的变形预测与分析,能为深基坑施工过程提供保障,以便其安全运营。但BP神经网络对初始参数等依赖性大,极易造成网络局部最优解,为防止此类情况发生,应和其它智能算法结合使用。
  【参考文献】
  [1] 单红喜.基于BP神经网络的深基坑沉降预测[J].山西建筑,2017,43(28):78-79.
  [2] 高兵,尚美珺.基于BP神经网络的深基坑围护变形预测分析[J].门窗,2017(08):207.
  [3] 方林胜,何国伟,罗长明,熊梦馨.灰色理论和BP神经网络理论在地铁深基坑变形预测方面的应用[J].施工技术,2017,46(S1):57-60.
  [4] 崔栋歌. 深基坑变形监测与预测研究[D].湘潭:湖南科技大学,2017.
  作者简介:许宁(1994-),男,汉族,江西宜春人,硕士研究生,江西理工大学测绘与建筑工程学院,测绘科学与技术。
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