BP神經網絡在深基坑工程位移監測中的應用

(青島理工大學、山東省地質環境與效應工程技術研究中心 山東 青島 266033)

BP神經網絡在深基坑工程位移監測中的應用

牛肖賀可強信校陽王通

(青島理工大學、山東省地質環境與效應工程技術研究中心山東青島266033)

隨著城市基本建設的蓬勃發展，深基坑技術的進步，城市地下空間的開發利用比例不斷增大，尤其在一線城市中10m、20m、30m的基坑隨處可見。基坑開挖的深度在不斷增加，開挖的難度也越來越大，不僅要考慮基坑本身的安全和穩定，還要考慮基坑所引起的變形和其對周圍環境的影響。目前用于基坑位移變形預測的方法有有限單元法和地層損失法。有限單元法是一種強有力的數值計算方法，不僅能計算土釘內力、土體的應力應變關系、模擬開挖過程等，而且可以考慮土體的非均勻性和各向異性的復雜狀態，但是其理論研究仍不夠完善，缺乏真實反應土體應力應變關系的本構模型，計算參數也難以準確確定，因而也就不能準確計算出支護及土體位移，導致預測效果和實際變形有較大偏差；地層損失法是利用墻體水平位移和地表沉降相關的原理，采用桿系有限元或彈性梁法，求出地面垂直位移即地面沉降，然而該方法在軟土地區較為適用，在其他地區基本沒有應用價值，上述兩點都制約了它在工程實際中的應用。針對上述傳統方法所存在的問題，本文提出一種對基坑支護結構位移變形進行預測的新方法，即運用神經網絡建模實時對基坑位移進行預測的方法。

BP神經網絡；基坑位移；實時監測

一、引言

隨著城市基本建設的蓬勃發展，深基坑開挖技術的進步，城市地下空間的開發利用比例不斷增大，尤其在一線城市中10m、20m、30m的基坑隨處可見。基坑開挖的深度在不斷增加，開挖的難度也越來越大，不僅要考慮基坑本身的安全和穩定，還要考慮基坑所引起的變形和其對周圍環境的影響[1]。此前以強度控制設計為主的方式逐漸被結構變形控制設計為主的方式所取代。結構變形控制設計的關鍵是對基坑圍護結構的變形分析和預測，通過對基坑圍護結構變形的分析和預測，來判斷基坑邊坡的穩定性。因此，如何對基坑位移變形進行準確預測具有重要的工程應用價值[2]。

二、BP神經網絡在基坑位移監測中的應用

(一)BP神經網絡模型的確立

基坑在水平和垂直方向上產生的變形，反應在監測數據上是其位移觀測序列隨開挖時間的變化，前后不再獨立而存在一定的依存關系，當前的狀態是過去狀態的延伸，為一動態變化過程，因此，根據深基坑變形的特點，提出一種利用神經網絡隨著基坑不同開挖時刻位移數據的積累建模預測的方法。根據BP神經網絡預測方法建模原理，確定BP網絡模型由3部分組成[3,4]：

(1)輸入單元:輸入單元的個數為一，可由時間向量組[T1,T2,…]表示；

(2)輸出單元:輸出單元個數為一，可由位移向量組[Y(T1),Y(T2),…]表示。

(3)隱層單元:可由多個單元組成，需要反復試驗驗算，直到權值和閾值不再變化，誤差最小時為止。

(二)基坑位移預測的步驟

(3)再根據前Tn+1時間段的實際監測位移數據，重新建立神經網絡預測模型曲線，預測Tn+2時刻的位移均值，即重復1)～3)步；

這樣，建模過程和預報過程不斷地隨施工進度重復下去，其中新的數據不斷補充進來。所以這就能夠不斷地跟蹤基坑的變形，預報其發展趨勢，為信息化設計施工服務。

(三)基坑位移實測值與預測值的對比

表2 實測值與分布實時預測值對比表

三、結論

本文結合BP神經網絡，對基坑的變形進行實時監測，從而預測基坑的穩定性。該方法通過建立基坑位移-深度曲線模型來準確預測基坑下一步的位移，能夠對實際工程的施工實施嚴密的跟蹤監測，并依據監測數據進行信息反饋，隨開挖深度調整施工參數，使得施工與預測同時進行，具有自適應、實時、精度高、實用性強等優點，預測結果和實際變形較吻合。根據神經網絡的學習建模功能，隨著施工進展，神經網絡實時建模預測不失為一種位移預測的有效方法，運用該方法對基坑支護結構的位移進行預測，在工程中具有很大的實用性。

[1]J.Ghaboussi，D.E.Sidasta，P.V.Lade.Neural Networks Based Modeling in Geomechanics，Computer Methods and Advances in Geotechnics[M].Sirimavdane&Zaman.USA，1994.

[2]賀可強.神經網絡法在深基坑變形實時預報中的應用研究[J].建筑技術開發，2002(7)：28-30.

[3]曹紅林.用小波神經網絡預測深基坑周圍地表的沉降量[J].土工基礎，2003(4)：58-60.

[4]高廣運,黃誠,孫雨明.遺傳BP神經網絡在深基坑開挖監測中的應用[J].地下空間,2002,22(4):290-294.

牛肖(1993.08-)，女，研究生在讀，土木工程專業。