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代仲海：基于BP神经网络基坑支护结构变形预测研究 ·103· DOI：10．13379／j．issn．1003—8825．2015．02．22 基于BP神经网络基坑支护结构变形预测研究 代仲海 (深圳地质建设工程公司，广东深圳518023) 摘要：为了精确的预测佛山某建筑基坑变形情况，提出了一种BP神经网络多数据纵向预报 方法，选取前三次的多个测点数据进行预处理，然后再对BP神经网络分析、训练、测试，并分析 隐含层数对预测精度的影响，通过对比试算确定隐含层数目，最终达到能够高精度预测基坑支护结 构水平位移和沉降。结果表明：所提出的方法可以精确地预测基坑变形，对工程建设具有一定的参 考价值。 关键词：基坑；BP神经网络；隐含层；水平位移；沉降 中图分类号：TU433 文献标志码：A 0 引言 对基坑开挖过程中多种变形的数据采集情况，利用 随着国民经济建设的发展，城市中心区域的建 BP人工神经网络对数据进行融合处理，实现了多传 筑密集度越来越高，随之带来的问题是建筑基坑开 感器数据横向融合预报。结合上述研究成果，本文提 挖的安全隐患越来越多。基坑开挖过程中的安全监 出了一种BP神经网络多数据纵向预报方法，选取前 测及预警，已经变成了工程设计与施工过程中的重 三次的多个测点数据，对佛山某城市广场基坑支护结 要环节。基坑监测与预警的目的是，通过对以往监 构的水平位移和沉降进行了预测。 测数据的观察分析，预测未来一段时间内基坑及周 边环境的变形。然而，现有的各种监测预警都是在 1 BP神经网络 分析已有数据曲线走势的基础上完成的，由于各项 监测数据之间的高度非线性关系¨。，目前很难有一 创建了MP人工神经细胞模型，BP神经网络是在该 套理论分析的方法能较为精确地预测基坑及周边环 模型的基础上发展而来。BP神经网络又称为误差反 境的变形情况，当监测仪器损坏或者其他原因而得 向传播神经网络，是一种由非线性变换单元组成的 不到监测数据时，就无法通过常规的手段完成预测 多层前馈型神经网络，包括输入层、隐含层和输出 工作。 层三层，层与层之间多采用全连接方式，同一层单 针对上述问题，1986年，DP研究小组首次提出元之间不存在相互连接，其结构示意，见图l。 BP神经网络模型，它具有强大的非线性映射能力， 输 层 在工程上能够通过既有的数据，对未来一段时间内的 变形进行较为精确的预测_2‘3j。根据BP神经网络的特 点，很多学者在该方面做了大量的研究：徐鑫鑫等一1 利用已有的基坑沉降数据预测了将来沉降值；张庆华 等。51利用地下水位变化量、悬臂桩墙墙顶位移、若干 图1 BP神经网络结构示意 邻近地表测点沉降值等6个参数预测基坑的变形和稳 BP神经网络模拟人的大脑的学习过程，通过外 定性；罗云¨1采用“3+1模式”进行基坑预测，即 部的激励信息而自适应学习，最终达到能输出期望 前三天的实测数据预测后一天的变形；张冠宇等。7。针 结果的目的。其主要思想分为两个阶段：第一阶段 收稿日期：2014—10—3l 为正向学习过程，即输入信号，经由权值和阈值调 作者简介：代仲海(1984一)，男，湖北潜江人。T程师，硕