【摘 要】
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预测水下盾构隧道结构响应趋势是保证隧道长期安全运维的重要保障。以武汉长江隧道为例，通过自编码器Autoencoder和循环神经网络RNN算法分别对结构响应的空间关联性和时间依赖性学习，同时考虑作用在结构上的外荷载影响，提出一种多因素耦合的深度学习预测模型，并在结构健康监测数据上对所提模型实例化，讨论模型的合理性及预测能力。数据试验结果表明：历史行为尤其是过去15 d内的响应特征、空间关联性、温度、
【机 构】
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中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（U1806226）； 中国科学院重点部署项目（ZDRW–ZS–2021–3–3）； 第二次青藏高原综合科学考察研究（2019QZKK0904）～～；
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预测水下盾构隧道结构响应趋势是保证隧道长期安全运维的重要保障。以武汉长江隧道为例，通过自编码器Autoencoder和循环神经网络RNN算法分别对结构响应的空间关联性和时间依赖性学习，同时考虑作用在结构上的外荷载影响，提出一种多因素耦合的深度学习预测模型，并在结构健康监测数据上对所提模型实例化，讨论模型的合理性及预测能力。数据试验结果表明：历史行为尤其是过去15 d内的响应特征、空间关联性、温度、水压是影响结构发展趋势的主要因素，且随着预测时间尺度的增大，结构长期的力学状态受当前状态的影响越来越小；所提模型的预测性能优于传统模型，该模型对数据信息的学习率达96%，对未来两周内隧道应变响应趋势的预测精度超过93%。研究成果可用于预测不利荷载环境下水下盾构隧道的力学响应特征，为结构稳定性分析和采取防护措施提供科学指导依据。
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