基于BP人工神经网络的深基坑围护结构水平位移预测研究

摘要

在深基坑施工过程中,对围护结构进行水平位移监测是保证施工安全的重要措施之一,而分析预测围护结构的变形趋势更是重中之重。为此,对围护结构自动化监测设备进行实地调研,提出结合BP人工神经网络模型对围护结构水平位移进行多步滚动预测的方法。以南宁地铁5号线车站深基坑施工围护结构的真实监测数据为训练样本,对样本数据分别进行3种模式学习:第一种,不同桩学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第二种,同一根桩在不同时间的间隔样本学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第三种,同一根桩在实现多步滚动预测后,对预测结果作对比。结果表明:3种模式的预测误差均可满足要求,为实现围护结构变形自动预测提供实用性强、可信度高的方法。