【摘 要】
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变形是地下结构施工安全状态的重要评价指标。针对数据驱动变形预测方法中地下施工动态影响因素难以量化这一问题，提出了基于控制区间牵引算法的地下施工变形预测模型。以双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）对变形监测时间序列进行预测，以数值模拟在关键施工阶段处的结果为牵引点。根据实测值随阶段更新牵引点，并基于注意力机制双向长短时记忆网络（Bi-LSTM-AM）以牵引点修正数据驱动模型在控制区间的预测结果，实现
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（No.2018YFC0808706）； 长安大学博士研究生创新能力培养资助项目（No.300203211217）； 陕西省重点研发计划项目（No.2023-YBSF-511）～～；
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变形是地下结构施工安全状态的重要评价指标。针对数据驱动变形预测方法中地下施工动态影响因素难以量化这一问题，提出了基于控制区间牵引算法的地下施工变形预测模型。以双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）对变形监测时间序列进行预测，以数值模拟在关键施工阶段处的结果为牵引点。根据实测值随阶段更新牵引点，并基于注意力机制双向长短时记忆网络（Bi-LSTM-AM）以牵引点修正数据驱动模型在控制区间的预测结果，实现更准确、更智能的地下施工变形预测。设置牵引相对权重，使模型可自适应判断当前合理牵引程度，准确融合了Bi-LSTM与数值模拟的结果。通过相关历史案例与数据，验证了牵引预测模型的有效性。依托西安市西咸新区丰镐三路地下通道上跨地铁1号线自动化监测实例，采用牵引算法预测了地下结构变形。结果表明：在关键施工阶段处，牵引作用改善了数据驱动预测方法存在的滞后问题，各阶段误差平均降低了24.34%；不断优化的牵引点逐渐趋近真值，降低了数值模拟出现偏差时造成的影响。该方法可为地下施工变形预测问题提供新途径。
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