小波—神经网络在深大基坑沉降预测中的应用研究

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随着目前城市化建设改造的高速发展,对地下空间的开发需求与力度日益增加,大量的深大基坑工程出现。开挖深度与难度不断提高,加之工程地质性状的复杂性与不确定性,基坑开挖不当会引起基坑边坡失稳、地表不均匀沉降、地表塌陷等灾害。实现深基坑土体沉降可靠预测及控制工作,是当前地下工程风险控制的重要环节。本文根据深大基坑施工沉降变形的特点,分析深基坑变形影响因素与沉降机理,研究小波分析与RBF神经网络的良好特性,提出以Wavelet-RBF为核心的耦合算法,以小波作为RBF神经网络预测的前置处理工具,构建了基于智能算法的深基坑沉降分析与预测模型(简称WRPM)。预测结果表明,WRPM沉降预测模型具有精度高、泛化能力强等特点,能够为基坑工程风险控制提供较高的精确度。
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