文献类型：期刊文章

作　　者：蒙国往[1,2] 刘家粱[1] 黄劲松[1] 吴波[1,3,4] 欧强[5]

MENG Guowang;LIU Jialiang;HUANG Jingsong;WU Bo;OU Qiang(College of Civil Engineering and Architecture Guangxi University,Nanning 530004;Key Laboratory of Disaster Prevention and Structural Safety of Ministry of Education,Guangxi University,Nanning 530004;School of Civil and Architectural Engineering,East China University of Technology,Nanchang 330013;School of Architectural Engineering,Guangzhou City Construction College,Guangzhou 510925;College of Civil Engineering,Chongqing University,Chongqing 400045)

机构地区：[1]广西大学土木建筑工程学院,南宁530004 [2]广西大学工程防灾与结构安全教育部重点实验室,南宁530004 [3]东华理工大学土木与建筑工程学院,南昌330013 [4]广州城建职业学院建筑工程学院,广州510925 [5]重庆大学土木工程学院,重庆400045

出　　处：《都市快轨交通》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(51478118,51678164)

年　　份：2022

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：80-88

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在深基坑施工过程中,对围护结构进行水平位移监测是保证施工安全的重要措施之一,而分析预测围护结构的变形趋势更是重中之重。为此,对围护结构自动化监测设备进行实地调研,提出结合BP人工神经网络模型对围护结构水平位移进行多步滚动预测的方法。以南宁地铁5号线车站深基坑施工围护结构的真实监测数据为训练样本,对样本数据分别进行3种模式学习:第一种,不同桩学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第二种,同一根桩在不同时间的间隔样本学习后,对在同一时间的预测结果作对比;第三种,同一根桩在实现多步滚动预测后,对预测结果作对比。结果表明:3种模式的预测误差均可满足要求,为实现围护结构变形自动预测提供实用性强、可信度高的方法。

关 键 词：轨道交通 深基坑 围护结构 水平位移  自动化监测 BP人工神经网络

分 类 号：U231.3]