BP神经网络在深基坑工程位移监测中的应用

(青岛理工大学、山东省地质环境与效应工程技术研究中心 山东 青岛 266033)

BP神经网络在深基坑工程位移监测中的应用

牛肖贺可强信校阳王通

(青岛理工大学、山东省地质环境与效应工程技术研究中心山东青岛266033)

随着城市基本建设的蓬勃发展，深基坑技术的进步，城市地下空间的开发利用比例不断增大，尤其在一线城市中10m、20m、30m的基坑随处可见。基坑开挖的深度在不断增加，开挖的难度也越来越大，不仅要考虑基坑本身的安全和稳定，还要考虑基坑所引起的变形和其对周围环境的影响。目前用于基坑位移变形预测的方法有有限单元法和地层损失法。有限单元法是一种强有力的数值计算方法，不仅能计算土钉内力、土体的应力应变关系、模拟开挖过程等，而且可以考虑土体的非均匀性和各向异性的复杂状态，但是其理论研究仍不够完善，缺乏真实反应土体应力应变关系的本构模型，计算参数也难以准确确定，因而也就不能准确计算出支护及土体位移，导致预测效果和实际变形有较大偏差；地层损失法是利用墙体水平位移和地表沉降相关的原理，采用杆系有限元或弹性梁法，求出地面垂直位移即地面沉降，然而该方法在软土地区较为适用，在其他地区基本没有应用价值，上述两点都制约了它在工程实际中的应用。针对上述传统方法所存在的问题，本文提出一种对基坑支护结构位移变形进行预测的新方法，即运用神经网络建模实时对基坑位移进行预测的方法。

BP神经网络；基坑位移；实时监测

一、引言

随着城市基本建设的蓬勃发展，深基坑开挖技术的进步，城市地下空间的开发利用比例不断增大，尤其在一线城市中10m、20m、30m的基坑随处可见。基坑开挖的深度在不断增加，开挖的难度也越来越大，不仅要考虑基坑本身的安全和稳定，还要考虑基坑所引起的变形和其对周围环境的影响[1]。此前以强度控制设计为主的方式逐渐被结构变形控制设计为主的方式所取代。结构变形控制设计的关键是对基坑围护结构的变形分析和预测，通过对基坑围护结构变形的分析和预测，来判断基坑边坡的稳定性。因此，如何对基坑位移变形进行准确预测具有重要的工程应用价值[2]。

二、BP神经网络在基坑位移监测中的应用

(一)BP神经网络模型的确立

基坑在水平和垂直方向上产生的变形，反应在监测数据上是其位移观测序列随开挖时间的变化，前后不再独立而存在一定的依存关系，当前的状态是过去状态的延伸，为一动态变化过程，因此，根据深基坑变形的特点，提出一种利用神经网络随着基坑不同开挖时刻位移数据的积累建模预测的方法。根据BP神经网络预测方法建模原理，确定BP网络模型由3部分组成[3,4]：

(1)输入单元:输入单元的个数为一，可由时间向量组[T1,T2,…]表示；

(2)输出单元:输出单元个数为一，可由位移向量组[Y(T1),Y(T2),…]表示。

(3)隐层单元:可由多个单元组成，需要反复试验验算，直到权值和阈值不再变化，误差最小时为止。

(二)基坑位移预测的步骤

(3)再根据前Tn+1时间段的实际监测位移数据，重新建立神经网络预测模型曲线，预测Tn+2时刻的位移均值，即重复1)～3)步；

这样，建模过程和预报过程不断地随施工进度重复下去，其中新的数据不断补充进来。所以这就能够不断地跟踪基坑的变形，预报其发展趋势，为信息化设计施工服务。

(三)基坑位移实测值与预测值的对比

表2 实测值与分布实时预测值对比表

三、结论

本文结合BP神经网络，对基坑的变形进行实时监测，从而预测基坑的稳定性。该方法通过建立基坑位移-深度曲线模型来准确预测基坑下一步的位移，能够对实际工程的施工实施严密的跟踪监测，并依据监测数据进行信息反馈，随开挖深度调整施工参数，使得施工与预测同时进行，具有自适应、实时、精度高、实用性强等优点，预测结果和实际变形较吻合。根据神经网络的学习建模功能，随着施工进展，神经网络实时建模预测不失为一种位移预测的有效方法，运用该方法对基坑支护结构的位移进行预测，在工程中具有很大的实用性。

[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]贺可强.神经网络法在深基坑变形实时预报中的应用研究[J].建筑技术开发，2002(7)：28-30.

[3]曹红林.用小波神经网络预测深基坑周围地表的沉降量[J].土工基础，2003(4)：58-60.

[4]高广运,黄诚,孙雨明.遗传BP神经网络在深基坑开挖监测中的应用[J].地下空间,2002,22(4):290-294.

牛肖(1993.08-)，女，研究生在读，土木工程专业。