12 / 2024-04-24 17:29:24

基于BP神经网络的双层承压水地层基坑变形预测

双层承压水层,基坑施工,数值模拟,机器学习,现场监测

承压水层对基坑施工构成重大自然威胁，理解承压水地层中基坑施工的变形规律对于现场施工控制至关重要。依托天津地铁车站基坑工程，通过对双层承压水层的分析，采用正交试验设计不同工况组合，并进行了数值模拟。利用模拟结果进行机器学习训练，进而开发了一种智能预测模型，用以预测双层承压水层基坑施工中的变形。该模型在工程案例中的应用显示出良好的预测；通过与现场监测数据对比，分析了模型适应性及预测准确性；通过运用三种优化方法的训练学习，对比并确定了预测模型对于不同基坑施工变形场景的适用性，其中非线性最小二乘法和小批量梯度下降法优化的预测模型分别适用于墙体侧移和地表沉降的变形预测，应用预测准确率均在85 %以上，突出了训练优化方法合理选择的重要性，保证了现场施工变形的准确把握。