基于皮尔-遗传神经网络的深基坑施工变形预测

被引：3

作者：

熊孝波 ^{[1
,2
]}

桂国庆 ^{[1
]}

郑明新 ^{[2
]}

许建聪 ^{[3
]}

王宝军 ^{[4
]}

机构：

[1] 井冈山大学工学院

[2] 华东交通大学土建学院

[3] 同济大学土木学院

[4] 南京大学地球科学系

来源：

岩土工程学报 | 2008年 / 30(S1)卷 / S1期

关键词：

深基坑; 地下连续墙; 皮尔-遗传神经网络; 变形预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU433 [地基变形];

学科分类号：

0801 ; 080104 ; 0815 ;

摘要：

基坑工程由于受多种因素的影响,目前已成为岩土工程中的重点和难点。在基坑工程施工中,需要根据现场实际情况、周围环境、建筑安全等级等对变形进行严格控制。通过现场量测的深基坑围护结构变形信息资料,对实测数据进行整理和分析,利用神经网络对支护结构的变形做出预测,以保证基坑安全施工。依据深基坑施工过程中的实测资料,考虑到施工变形单调增长的特性,根据位移分解原理,采用皮尔曲线提取沉降趋势,并用基于免疫进化的新型遗传神经网络模型外推偏差方法,一种深基坑施工变形预测的新型智能方法。工程实例计算表明,该智能预测方法的准确性和可行性很好,是一种进行位移等类似监测信息建模的好方法,值得在岩土工程应用中大力推广。

引用

页码：220 / 224

页数：5

共 8 条

[1] 可拓工程方法在地下工程岩爆预测中的应用 [J].