【摘 要】
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随着城市化进程的不断加快,土地资源日益紧张,为了更加有效的利用土地资源,地下空间加速开发利用,由此产生了大量的基坑工程。而基坑的开挖势必会对基坑自身及周边环境产生影响,若不加以控制极易造成安全事故。随着自动化监测技术的应用与发展,使得基坑监测获取到的监测数据的精确度和全面性更高,时效性更强。因此,充分利用基坑施工过程中获取的大量监测数据实现基坑变形预测,对保证施工期间的安全性,提前对风险做出预警和
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随着城市化进程的不断加快,土地资源日益紧张,为了更加有效的利用土地资源,地下空间加速开发利用,由此产生了大量的基坑工程。而基坑的开挖势必会对基坑自身及周边环境产生影响,若不加以控制极易造成安全事故。随着自动化监测技术的应用与发展,使得基坑监测获取到的监测数据的精确度和全面性更高,时效性更强。因此,充分利用基坑施工过程中获取的大量监测数据实现基坑变形预测,对保证施工期间的安全性,提前对风险做出预警和应对措施具有较大的工程意义。本文对融合自编码器深度特征提取和LSTM网络的基坑变形预测方法进行了研究,并依托济南黄河隧道南岸工作井工程进行了工程实例验证。论文的主要研究成果及结论如下:（1）整理并分析处理基坑工程的监测数据综合考虑济南黄河隧道南岸工作井基坑工程监测方案和监测数据的特点,选取了262天的监测数据作为实验数据,确定了基坑变形的关键指标井口收敛累计变化值作为预测指标,支护桩墙顶水平位移、支护桩墙深层水平位移、立柱水平位移、立柱竖向位移、支撑轴力、地下水位、围护桩墙内力等53个监测点的监测数据作为特征指标,同时,对选取完成的实验数据进行了数据预处理。（2）搭建融合自编码器特征提取和LSTM网络的基坑变形预测模型综合分析了现有基坑变形预测模型的原理以及在工程应用中的优缺点,基于自编码器的特征提取能力和LSTM网络在时序数据预测方面的优势,搭建了LSTM、SAE-LSTM、SDAE-LSTM、VAE-LSTM四种基坑变形预测模型,并对预测模型进行了超参数寻优,得到的最优超参数组合为:自编码器隐藏层数为3层,神经元节点数分别为48、16、8;LSTM网络隐藏层数为3层,神经元节点数分别为64、64、32;优化算法为Adam算法;激活函数为Re LU函数;Dropout保留率为0.5;训练批次大小为16。（3）依托济南黄河隧道南岸工作井工程进行工程实例分析对单变量LSTM预测模型与多变量LSTM预测模型的预测能力进行对比分析表明:充分考虑影响基坑变形的多种特征因素可以大大提高模型的预测精确度。对四种基坑变形预测模型进行实验研究表明:通过井口收敛累计变化预测值与现场监测数据对比,四个模型的预测精确度顺序为VAE-LSTM＞SDAE-LSTM＞SAE-LSTM＞LSTM,由此可见借助于自编码器的特征提取能力,基坑变形预测模型的预测效果和泛化能力得到很大的提高。其中VAE-LSTM模型的预测误差M SE和MAE值仅为0.0575、0.1788,预测值与真实值的拟合程度更是达到0.9904。综上可知,将自编码器的特征提取能力与LSTM网络预测时序数据的能力相结合的方法,尤其是VAE-LSTM预测模型,可实现基坑变形准确预测。验证了本文提出的融合自编码器深度特征提取和LSTM网络的基坑变形预测模型具有应用上的可行性和可靠性,可用于指导类似工程施工,及时发现基坑在施工期存在的安全隐患,以便迅速采取相应措施。
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