【摘 要】
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为准确掌握软土地区基坑侧位移变形特性,构建了基坑侧位移的预警模型和预测模型,其中,预警模型先以多重分形去趋势波动分析方法构建预警判别指标,再利用Spearman秩次检验实现判别指标的变化趋势判断,进而完成预警等级划分;预测模型则以脊波神经网络为基础,通过粗集理论和试错法优化模型参数,构建出优化变形预测模型。实例研究表明:通过预警分析,得出所给实例的预警等级为2级,说明其基坑侧位移趋于不利方向发展,
【基金项目】
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2020年陕西铁路工程职业技术学院科研基金项目(KY2020-45),陕西铁路工程职业技术学院建筑施工技术科技创新团队基金项目(KJTD201804)。
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为准确掌握软土地区基坑侧位移变形特性,构建了基坑侧位移的预警模型和预测模型,其中,预警模型先以多重分形去趋势波动分析方法构建预警判别指标,再利用Spearman秩次检验实现判别指标的变化趋势判断,进而完成预警等级划分;预测模型则以脊波神经网络为基础,通过粗集理论和试错法优化模型参数,构建出优化变形预测模型。实例研究表明:通过预警分析,得出所给实例的预警等级为2级,说明其基坑侧位移趋于不利方向发展,应加强监测频率,提高施工安全预警;同时,在变形预测方面,参数优化能有效提高脊波神经网络的预测精度和稳健性
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