基于机器学习的填海区深基坑变形预测模型研究

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近年来,随着沿海城市人口的迅速增长和城市地下空间开发强度的增加,土地资源成为沿海城市的稀缺要素,为了满足人类生活及经济发展的需求,沿海城市通过填海造陆获得了大量土地资源。由于填海区土层的特殊性以及周边环境的复杂性,填海区深基坑工程开挖过程中容易产生过大变形,从而危及深基坑工程本身及周边环境的安全。因此,本文以深圳填海区典型深基坑工程穗莞深城际轨道深圳机场站作为依托工程,综合运用理论分析、数值模拟、现场监测和机器学习等研究手段,对填海区深基坑变形机理、填海区深基坑变形影响因素、填海区深基坑最大变形预测模型和填海区深基坑变形态势预测模型展开研究。主要研究成果如下:(1)调研现有填海区深基坑变形研究成果,得出了填海区深基坑工程存在土层软弱且复杂、周边建筑密集程度高和时空效应强等特性,导致深基坑工程开挖过程中容易产生过大变形,按传统方法预测变形较为困难。(2)穗莞深城际轨道深圳机场站深基坑变形计算结果表明,深基坑变形在开挖过程中呈逐渐增大趋势,基坑周围地表沉降的分布形式由三角形转变为凹槽形,最后一次开挖完成后地表沉降在距基坑边缘6.5m处达到沉降峰值12.79mm,沉降影响范围大约是两倍基坑深度;随开挖深度增加,地连墙水平位移沿深度的分布形式由三角形转变为抛物线形,位移峰值所在的位置不断下移,最后一次开挖完成后地连墙水平位移在距离地表15m处(大约3/4倍开挖深度)达到位移峰值29.25mm。(3)从土体参数、设计参数和周围超载三个角度研究了影响因素对深基坑最大变形的影响规律。计算结果表明:土体参数的取值对变形计算结果影响较大,影响最大的是土体弹性模量,其次是内摩擦角,最后是黏聚力;增大地连墙厚度、插入比、地连墙混凝土强度等级、混凝土支撑截面尺寸和减小钢支撑间距都可以有效控制基坑变形,但是盲目增加设计参数,不能有效限制变形;周围超载与深基坑变形大小相关性较大,减小超载可以较好限制深基坑变形。(4)基于填海区深基坑变形影响因素的计算结果,采用灰色关联分析方法遴选出影响深基坑最大变形的关键影响因素,并将关键影响因素作为输入参数,深基坑开挖产生的最大变形作为输出参数,将所有计算工况及其对应的最大变形整合为数据集,按照4:1的比例划分为训练集和测试集进行学习和测试,构建了改进的粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)深基坑最大变形预测模型。采用改进的PSO-BP模型预测地表最大沉降时,平均绝对值误差MAE为0.605,均方根误差RMSE为0.685,最大绝对误差为-1.06mm,最大相对误差为-11.31%;将其用于预测地连墙最大水平位移时,平均绝对值误差MAE为1.035,均方根误差RMSE为1.356,最大绝对误差为-2.72mm,最大相对误差为-11.46%。模型具有较高的预测精度和良好的稳定性,通过比较该模型与普通PSOBP模型和BP神经网络模型在测试集上的表现,验证了模型优化思路的正确性。(5)将依托工程穗莞深城际轨道深圳机场站实际变形监测数据作为数据集,将数据集进行预处理后按照7:3的比例划分为训练集和测试集进行学习和测试,构建了遗传算法优化LSTM神经网络(GA-LSTM)深基坑变形态势预测模型,测试结果表明,深基坑变形预测值和实测值变化规律基本吻合,两者的残差值及误差率在0附近略有波动,残差值的变化范围为[-0.44 mm,0.55 mm],误差率的变化范围为[-6.41%,5.91%],平均绝对误差MAE为0.238,均方根误差RMSE为0.283,GA-LSTM深基坑变形态势预测模型具有精准的预测效果。通过对比GA-LSTM模型、LSTM模型及BP神经网络模型在测试集上的表现得出GA-LSTM深基坑变形态势预测模型表现最优。
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