【摘 要】
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盾构施工会造成土体挤压,导致地表沉降,当地表沉降量过大时会严重影响施工人员的安全,并且会造成重大的经济损失,因此对盾构施工过程中地表沉降的提前准确预测和预警具有重要
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盾构施工会造成土体挤压,导致地表沉降,当地表沉降量过大时会严重影响施工人员的安全,并且会造成重大的经济损失,因此对盾构施工过程中地表沉降的提前准确预测和预警具有重要现实意义。目前地表沉降预测方法具有以下问题:需要大量试验分析地表沉降的规律;预测精度较低;无法实现地表沉降的实时预测。针对以上问题,本文提出了一种基于深度学习的地表沉降预测方法,主要研究内容如下:(1)构建地表沉降预测的总体研究框架。通过对地表沉降的变形规律研究与地表沉降机理分析的基础上,提出了地表沉降预测的总体研究框架。主要内容有:首先是数据预处理、特征工程,然后构建并优化地表沉降量与沉降趋势预测模型,最后对地表沉降预警进行目标定义,并设定合理安全阈值。(2)地表沉降的关键影响因素筛选。针对盾构施工环境复杂、影响因素较多的的特点,采用特征工程筛选出对地表沉降影响较大的关键因素。分别构建基于随机森林与距离相关系数法的地表沉降特征选择模型,再结合机理知识,筛选对地表沉降影响大的关键因素。(3)构建基于BAS优化DNN神经网络的地表沉降量预测模型。针对盾构施工数据量大且维度高的特点,提出了基于DNN神经网络的地表沉降量预测模型,并对BAS进行了改进。利用改进BAS优化DNN神经网络模型的初始权值,提高了模型的收敛速度,提升了模型的预测精度。(4)构建基于BAS优化LSTM神经网络的地表沉降量预测模型与地表沉降预警。针对在危险区域施工存在的地表沉降量较大、持续时间长的问题,提出了基于DNN神经网络的地表沉降趋势预测模型,并利用改进BAS优化DNN神经网络模型的初始权值。并在预测的沉降量与沉降趋势的基础上,对地表沉降进行目标定义、设定合理的安全阈值,将危险信息提前进行报警。基于以上研究内容,利用西安地铁某条线的施工数据,完成了地表沉降预测的实例分析,验证了本文所提方法的有效性。
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