【摘要】：基坑監測與工程的設計、施工同被列為深基坑工程質量保證的三大基本要素。動態設計、信息化施工理念越來越深入人心。其中利用前期工程監測數據進行后期預測是該技術重要的環節。而傳統的預測方法由于其自身的局限性以及施工過程中不確定的因素較多，往往無法得到準確的數值解。神經網絡具有良好的非線性映射能力，特別適合于處理各種非線性問題。
文中采用在BP神經網絡基礎上進行改進的ICBP(Improved Circular Backpropagation)神經網絡進行
基坑監測數據的預測分析。對于ICBP神經網絡仍然存在隱含層單元數很難確定的問題，運用遺傳算法加以確定，以達到對神經網絡結構的優化處理。應用經遺傳算法優化的ICBP神經網絡建立了兩種預測模型，一是基于橫向推廣的預測模型，即利用已知數據建立各參數之間的非線性關系：二是在考慮打折最小平方原理的基礎上建立了基于時間序列的預測模型，即利用前一時期信息來預測后一階段系統的狀態，同時運用多步滾動預測技術，實現了預測精度較為理想的動態預測。
潤揚大橋南汊南錨碇深基坑工程采用凍結排樁圍護結構，在國內尚屬首次，基坑開挖過程中所受荷載情況復雜，監測信息分析預測是工程安全的重要保障。文中將上述兩種預測模型應用于基坑的監測信息分析預測中，主要對基坑監測的支護結構的變形、孔隙水壓力以及支撐軸力等監測信息分別進行了動態預測，結果表明兩種預測模型都是可行的。監測信息動態預測表明，南錨碇深基坑在修改設計進行加固處理后，一直處于穩定狀態。
【關鍵詞】：深基坑 神經網絡 遺傳算法 監測 動態預測 時間序列 【學位授予單位】：河海大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：TU753
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2005.042485
【目錄】：
- 第一章 緒論7-15
- 1．1 問題的提出7-8
- 1．2 基坑監測研究進展8-10
- 1．3 神經網絡在基坑工程中的應用10-12
- 1．4 主要研究內容及研究思路12-15
- 第二章 基坑工程監測方法15-26
- 2．1 基坑工程的特點15-17
- 2．2 基坑工程監測的重要性和目的17-19
- 2．3 監測系統設計原則19-20
- 2．4 基坑監測的內容及資料整理20-26
- 第三章 神經網絡與遺傳算法的基本原理26-43
- 3．1 時間序列預測原理26-30
- 3．2 神經網絡基本原理30-35
- 3．3 遺傳算法基本原理35-43
- 第四章 基于人工神經網絡的基坑穩定預測建模方法43-55
- 4．1 預測的基本概念43-44
- 4．2 基于神經網絡的基坑工程問題建模方法44-50
- 4．3 基于神經網絡的基坑工程問題預測模型50-55
- 第五章 潤揚大橋南錨旋深基坑監測信息預測分析55-74
- 5．1 潤揚大橋南漢南錨旋基坑概況55-64
- 5．2 基于時間序列的神經網絡預測64-70
- 5．3 基于橫向推廣的神經網絡預測70-74
- 第六章 總結74-75
- 參考文獻75-79
- 致謝79
