基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MATLAB的基坑變形研究

蘭進(jìn)京，劉耀鵬，宋 佳

(1.河南省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局第二地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查院，河南 鄭州 450001；2.河南省焦作地質(zhì)勘察設(shè)計(jì)有限公司，河南 焦作 454002)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MATLAB的基坑變形研究

蘭進(jìn)京1,2，劉耀鵬2，宋 佳2

(1.河南省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局第二地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查院，河南 鄭州 450001；2.河南省焦作地質(zhì)勘察設(shè)計(jì)有限公司，河南 焦作 454002)

為確?；庸こ淌┕ぐ踩岢鲇肂P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和MATLAB對(duì)基坑沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并預(yù)測(cè)變形大小。實(shí)例數(shù)據(jù)表明,通過預(yù)測(cè)變形值與實(shí)際變形值比較，可知BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度較慢，訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)，但預(yù)測(cè)精度較高，能滿足工程精度的要求。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；MATLAB；基坑變形；變形值；預(yù)測(cè)值

Abstract：In order to ensure the safety of foundation pit construction, the observation data of foundation pit subsidence are treated by BP neural network and MATLAB, and the deformation size is forecasted. The case data show that the convergence speed of BP neural network is slow and the training time is longer, but the prediction precision is higher, which can meet the requirement of engineering precision by comparing the predicted deformation value with the actual deformation value.

Keywords：BP neural network; MATLAB; deformation of foundation pit; deformation value; prediction value

在深基坑施工過程中，需要對(duì)基坑的圍護(hù)結(jié)構(gòu)、基坑周圍的土體和相鄰的構(gòu)筑物進(jìn)行系統(tǒng)監(jiān)測(cè)，從而保證施工安全[1-2]。目前很難有一個(gè)通用的公式適用于所有的基坑形變，一些專家學(xué)者一直致力于基坑監(jiān)測(cè)方面的研究，總結(jié)出了一些具有現(xiàn)實(shí)意義的基坑形變規(guī)律及其影響因素，同時(shí)也提出許多方法來控制和預(yù)測(cè)基坑的形變，為基坑工程的安全施工奠定了理論基礎(chǔ)。

Long[3]通過對(duì)大量基坑監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的研究分析，得出了基坑形變與基坑施工過程中的開挖深度、基坑底部的安全系數(shù)之間的關(guān)系。Finno等[4]通過分析基坑監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，得出外在因素和本構(gòu)模型對(duì)基坑開挖時(shí)穩(wěn)定性的影響。任建喜等[5]提出了北京某地鐵車站基坑支護(hù)結(jié)構(gòu)的具體形式和基坑變形監(jiān)測(cè)方案，重點(diǎn)分析了基坑監(jiān)測(cè)中的水平位移形變、支撐軸力的形變規(guī)律?！?br>