（岩土工程专业论文）基坑位移预测的动态bpcauchy模型和gatransfcn模型研究.pdf

青岛理工大学工学硕士学位论文 摘要 随着我国大量兴建高层建筑和开发城市地下空间，深基坑( 深度大于6 米) 工程越来越多，位于繁华市区的深基坑周围建筑物密集、地下环境复杂，使深基 坑开挖施工过程中引起周围环境的变化越发受到岩土工作者的重视。 基坑的变形受到多种因素的综合影响，基坑的实际变形很难用统一的理论公 式进行计算。利用现场监测数据来预测后期变形和发展趋势来指导施工，可以有 效保护周边环境。 神经网络预测方法被大量应用到岩土工程领域，但它也有一定的缺点和不足。 本文针对广泛应用的神经网络方法进行了一些改进研究，为复杂基坑工程的位移 预测问题提供了几个可以借鉴的解决方法。本文紧密结合青岛地区大型基坑工程 进行分析研究，主要内容和结论如下： ( 1 ) 本文在经典b p 神经网络中引入c a u c h y 扰动方法和时间滚动技术，利用 m a t l a b 语言编程，首次实现了全并行扰动和非全并行扰动的动态b p c a u c h y 基坑位 移预测模型。 ( 2 ) 通过青岛地区大型基坑工程监测数据预测分析，证实了动态b p - c a u c h y 模 型较经典b p 模型具有较好的预测性能和良好的应用前景。 ( 3 ) 本文在前人研究的基础上，提出了利用遗传算法对神经网络节点函数作用 系数群体优化( 1 5 个节点函数系数同时优化) 的g a - t r a n s f c n 预测模型。 ( 4 ) 通过大量的数值试验和实例预测分析表明，对于g a - t r a n s f c n 预测模型， 节点函数作用系数和初始的权值、阈值有很大的相关性，所以在优化过程中把两 者联系起来才能达到较好的效果。 ( 5 ) 本文首次在g a - t r a n s f c n 预测模型中，将适应度函数的选取综合考虑拟合 误差和外推误差，数值试验表明，这样使确定的网络节点函数作用系数更为有效。 关键词深基坑；位移预测；人工神经网络；c a u c h y 方法；遗传算法；动态 b p c a u c h y 模型；g a - t r a n s f c n 模型 重璺堡三奎耋三耋堡圭耋堡里圣 a b s t r a c t i n c r e a s i n gc o n s t r u c t i o no ft m lb u i l d i n g sa n dd e v e l o p m e n tt h eu n d e r g r o u n ds p a c e o ft h ec i t y , t h en u m b e ro fd e e pf o u n d a t i o np i t s ( m o t et h a n6m e t e r sd e e p ) i sm o r ea n d m o r e d u et om a n yn e i g h b o r i n gb u i l d i n g sa n du n d e r g r o u n dp i p e so ft h ep i ti nt h e c r o w d e dd o w n t o w na r e a ，t h ea t t e n t i o nt h a tt h ee n v i r o n m e n t a lc h a n g eb yt h e d i s p l a c e m e n to fs t r a t u mu n d e rc o n s t r u c t i o ni sc a u g h tb yg e o t e c h n i c a le n g i n e e r s i n r e c e n ty e a r s d i s p l a c e m e n to f s t r a t u mu n d e rc o n s t r u c t i o ni sa f f e c t e db ym a n yf a c t o r s ，a n di tc a l l n u tb ec a l c u l a t e db yo n eg e n e r a lf o r m u l aa e c u l a t e l y t h eo b s e r v a t i o nd a t u md u r i n g e x t r a c f i o nc a l lb cu s e dt op r e d i c td i s p l a c e m e n tv a l u e so fs t r a t u ma n dd i s p l a c e m e n t t r e n di nt h es u b s e q u e n tc o n s t r u c t i o n ，t h u s ，t h ep r e d i c t i o nc a nb eag u i d a n c et o e x t r a c t i o na n dr e l i e v ee n d a n g e r m e n tt oa r o u n db u i l d i n g sa n du n d e r g r o u n dp i p e s a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ( a n n ) i su s e dt op r e d i c td i s p l a c e m e n tv a l u e si n g e o t e c h n i c a lf i e l d ，b u tt h ea n n m e t h o dc a nn o to v e r c o m es o m es h o r t c o m i n g s s ot h i s p a p e rs t u d i e so ni m p r o v i n g t h ea n n m e t h o d ，a n dp r o v i d e ss e v e r a li m p r o v e dm o d e l s f o rd i s p l a c e m e n tp r e d i c t i o ni nf o u n d a t i o np i t s b a s e do ue n g i n e e r i n g si no i n g d a n ，t h e m a i np o i n t sa r ea sf o l l o w s ： ( 1 ) i nt h i sp a p e r , c a u c h yd i s t u r b i n gm e t h o da n dm u l t i - s t e pm e t h o da x ec o m b i n e d w i t hb a c k - p r o p a g a t i o n0 3 砷n e u r a ln e t w o r k s ，a up a r a f l e ld i s t u r b e da n dn o ta l lp a r a l l e l d i s t u r b e dm u l t i - s t e pb p c a n c h yp r e d i c t i o nm o d e a r ep u tf o r w a r d ，a n dt h ep r o g r a m m e o f t h e m o d e l sa f e w r i t t e no l l t h eb a s i so f m a t l a b p r o g r a m m i n g e n v i r o n m e n t ( 2 ) b a s e do nt h ee n g i n e e r i n gi nq i n g d a o ，a c c o r d i n gt ot h ep r e d i c t i o n sb e t w e e n m u l t i - s t e pb p c a u c h yp r e d i c t i o nm o d e la n db pn e u r a ln e t w o r k sm o d e l ，m u l t is t e p b p c a u c h yp r e d i c t i o n m o d e lh a sb e t t e r p r e d i c t i o nc a p a b i l i t y a n da d a p t a b i l i t yi n a p p l i c a t i o n ( 3 ) g e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) & n e u r a ln e t w o r ka r ec o u p l e da n dt h ef a c t o r so fn o d e f u n c t i o n ( f 5n o d ef u n c t i o nf a c t o r s ) a x eo p t i m i z e dw i t hg e n e t i ca l g o r i t h mi nt h ep a p e r g a - t r a n s f e np r e d i c t i o nm o d e li sp u tf o r w a r d ，o nt h eb a s i so fm a t l a bp r o g r a m m i n g e n v i r o n m e n t ，t h ep r o g r a l n m eo ft h em o d e li sw r i t t e n ( 4 ) b a s e do l ln u m e r i c a le x p e r i m e n t sa n dp r e d i c t i o na n a l y s i so ft h ee n g i n e e r o r si n q i n g d a o ，t h ef o l l o w i n gp o i n tf o rg a - “a n s f c nm o d e li sa d v a n c e d ：r e l a t i v i t yo ft h e f a c t o l _ so fn o d ef u n e t l o na n dt h ej n i t a lw e i g h t sa n dt h r e s h o l d so fn e t w o r ki sv e r i f i e d l i 青岛理工大学工学硕士学位论文 a n ds a t i s f y i n gr e s u l t sc a nb eg o t t e no n l yl a c i n gt h et w ot o g e t h e rd u r i n g o p t i m i z a t i o n ( 5 ) t h ep r e d i c t i o ne r r o ri si nc o n s i d e r a t i o nb e s i d e st h ef i t t i n ge r r o rf o rt h ef i r s t t i m ei nt h ep a p e r ，w h e nt h ed e g r e eo fa d a p t a b i l i t yf u n c t i o nf o rg a - t r a n s f c nm o d e li s c o n s t r u c t e d ，t h u s ，t h eo p t i m i z e df a c t o r so fn o d ef u n c t i o na r em o r ee f f i c i e n ti n p r e d i c t i o np r e c i s i o na n ds t a b i l i t y k e yw o r d sd e e pf o u n d a t i o np i t s ；d i s p l a c e m e n tp r e d i c t i o n ；a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ； c a u c h ym e t h o d ；g e n e t i ca l g o r i t h m ；m u l t i - s t e pb p c a u c h yp r e d i c t i o nm o d e l ： g a - t r a n s f c np r e d i c t i o nm o d e l i i i 青岛理工大学工学硕二匕学位论文 第1 章绪论 1 1 问题的提出及研究意义 随着经济的发展和城市功能的不断完善和提高，我国大量兴建高层建筑和开 发城市地下空间，深基坑( 深度大于6 米) 工程越来越多，使得大规模基坑工程 的开挖与支护问题已经成为我国建筑工程界的热点问题之一。同时，由于位于繁 华市区的深基坑周围建筑物密集、地下环境复杂，使深基坑开挖施工过程中引起 周围环境的变化越发受到岩土工作者的重视。 深基坑施工引起的问题主要有两类：一是基坑本身和其支护结构的强度、稳 定问题；二是基坑及其周围土体位移、沉降( 土体卸载、渗流等引起) 问题。主 要表现为：基坑四周土体内倾、变形过大、周围土体下沉、甚至整个基坑倒塌破 坏，与基坑相邻的周边建筑物或地下设施开裂、倾斜甚至倒塌等。我国目前的基 坑支护设计方法中主要考虑第一类问题，即强度控制设计，较少考虑土体的变形、 位移及其对周围环境的影响。工程实践表明，一定的基坑，尤其软土地区的基坑， 在其支护结构并没有破坏的情况下，由于土体的连续变形和位移引起地层变形损 坏地面建筑或地下管线的现象经常出现，这往往引起严重后果。因此，基坑支护 结构除满足强度要求外，还需考虑基坑周边环境的承受能力以满足变形要求，即 要考虑第二类问题。 如果能对基坑变形进行准确的预测从而指导施工，这将对人们的生命与财产 安全具有重大的意义。基坑变形预测即利用已有数据来预测后期变形和发展趋势， 这也是国内外岩土工程领域的研究热点之一。目前变形预测的方法分为理论计算 法和基于实测数据的数据分析法。 理论计算法主要有以p e c k 理论为代表而不断发展、完善的经验理论法，以及 以有限元法为主的数值预测法。p e c k 于1 9 6 9 年在墨西哥土力学及地基基础工程 国际会议上首次提出了地表沉降曲线近似呈正态分布曲线的概念。后来 a t t e w e l l 、日本的藤田、我国同济大学岩土工程系等都相继提出了自己的预测计 算公式。 由于岩土力学沿袭了固体力学的成果，并在此基础上扩大发展，因此其许多 结论应用于实际工程并没有较好的符合性。基坑支护体系与周围土体是由多种介 质组成的高度复杂的空间系统，基坑的变形受到多种因素的综合影响。同时岩土 体固有力学性状的复杂多变以及施工过程中的种种不确定因素的影响，基坑的实 际变形很难用统一的理论公式进行计算，其变形量在有一定的规律基础上又表现 青岛理工大学工学硕：匕学位论文 出定程度的随机性，所以理论预测方法有一定的局限性。 数值预测法主要有有限元法、半解析元法、离散元法、无界元法和边界元法 等。数值方法的优点在于通过数学和计算机手段来解高度复杂的平衡、协调微分 方程，可以建立体型复杂、尺寸较大的多材料耦合模型。但是数值方法求解也有 缺点，岩土体本构模型的选择会影响数值计算结果的精度，由于在基坑开挖、支 护施工过程中岩土体是处在反复卸载( 开挖) 、加载( 预应力锚杆施工) 的复杂应 力状态，数值计算需要岩土材料的变形参数很难通过现场或室内试验准确确定， 这样数值计算的可信度也会大大降低。 实测数据分析方法不管变形机理如何复杂，其效果均能通过位移表现出来。 利用现场监测数据通过建立数学模型可以较好的预测后继开挖引起的地层变形。 最关键的问题是要寻求一种有效的数学模型来分析处理已有数据，从而进行后继 位移的预测。近些年已有许多学者利用系统论和人工智能等软科学方法来研究岩 土工程中的位移预测问题。软科学的方法包括：灰色系统理论、时间序列分析、 统计学与概率论分析、人工神经网络、信息融合理论、混沌理论和模糊理论等。 通过研究表咧仆i 【2 】人工神经网络是一种更为有效的位移预测方法。神经网 络具有明显的优点：具有很强的非线性映射能力；不需要精确的数学模型；具有 学习、记忆和计算等智能处理功能；易于实现并行处理数据等等。关于基于神经 网络的基坑位移预测，虽然已经提出了许多模型，但是这些模型均有一定的缺点和 不足，这就需要岩土工作者进一步的进行研究和改进。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 基坑监测研究进展 基坑现场监测是获取基坑施工位移的重要手段，它与基坑工程的设计、施工 被列为深基坑工程质量保证的三大基本要烈讣i 4 1 5 1 。 与岩土体工程安全有关的监测起步较晚，它是人们在工程实践中不断总结经 验教训的基础上，逐渐发展起来的。2 0 世纪5 0 年代以来，工程界逐步认识到大 坝和上部结构的工程事故大多是由于地基失稳引起的，边坡工程、地下工程的失 事也是和岩土体的稳定性有紧密的联系。这样对岩土体的稳定分析和施工过程中 的动态监测也逐步受到重视。2 0 世纪6 0 年代奥地利学者拉布西维兹 ( lv r a b c e w i c z ) 等人提出了针对隧道工程的“新奥地利隧道施工方法”( n e w a u s t r a nt u n n e l l i n gm e t h o d ) ，简称“新奥法”( n a t m ) 。新奥法要求在施工过程 中密切监测开挖后的围岩的变形、应力等情况，以便反馈给设计和施工，及时调 青岛理工大学工学硕：b 学位论文 整设计和施工方案。新奥法一经提出就引起了很大的反响，并逐渐在岩土工程中 的其它领域推广开来。2 0 世纪7 0 年代以来，岩土工作者对工程监测项目的确定、 监测仪器的选型、仪器的布置、埋设技术与观测方法、观测资料的整理分析等工 作做了更深的研究。2 0 世纪8 0 年代以来，监测设计和监测方法不断改进，相继 提出了一些考虑地质条件、岩土体结构组成等性质、工程布置、监测空i 脚和时问 连续性的要求等因素的安全监测布置原则和方法。2 0 世纪9 0 年代以来，监测范 围不断扩大，数据处理、资料分析、安全预报系统不断完善，安全监测逐步发展 为稳定分析安全监控，并成为提供设计依据、优化设计和可靠度评价等不可缺少 的手段，成为工程设计、施工质量控制的重要手段。 刘利民等【6 j 在分析了埋设于基坑边缘土体和埋设于支护结构中测斜管量测结 果的特点基础上，指出埋设于边缘土体中的测斜管测量值反应了土体扭曲、垂直 压缩、水平移动综合变形，用其量测结果不能较好的描述深层土体的水平位移； 而埋设于支护结构中测斜管由于支护结构比土体刚度大许多，避免了测斜管的扭 曲，其量测结果更能真实地反映基坑的水平位移。 李明峰等i 。7 】分析了目前监测数据处理的局限性，建立了基坑监测面变形模型， 以准确揭示基坑变形机理。对于无支撑基坑应按简单的二次曲面函数来模拟其位 移模型，对于有支撑的基坑应采用多面函数来模拟其位移。 白韶红【8 】将数字化水准仪、数字化测斜仪、数字化振弦仪应用在北京银泰中 心工程来量测基坑的沉降、水平位移和锚杆轴力，并指出数字化仪增加了量测效 率和准确度，采用数字化仪是基坑现场量测的趋势。 伍良仓等【9 j 论述了信息化施工和基坑监测的内在联系，指出工程监测是信息 化施工的基础，信息化施工是现代施工新技术，是降低整个工程造价及保证工程 安全的前提。 宋建学等【1 0 j 对基坑监测目前的三个规范( 中华人民共和国国家标准建筑地 基基础设计规范( g b 5 0 0 0 0 7 2 0 0 2 ) ，中华人民共和国行业标准建筑基坑支护技 术规程( j g j l 2 0 - 9 9 ) ，中华人民共和国行业标准建筑基坑工程技术规范 ( t b 9 2 5 8 - 9 7 ) ) 监测项目、监测要求的力度等方面进行了深入比较，为基坑的监 测工作起到了积极的推动作用。 1 2 2 软科学方法在位移预测中的应用 岩土工程中的位移变化有一定的规律，这种潜在的演化规律很难用一个数学 公式来准确的描述，因为岩土工程位移的影响因素很多，所以岩土工程中的位移演 化又具有一定的随机性。对基坑位移进行监测可以用量的形式来反映基坑开挖对 青岛理工大学工学硕：e 学位论文 周围建( 构) 筑物和地下管线的影响，从而对基坑的安全和对周边环境的影响做出 评价，同时利用监测数据预测下一步施工产生的环境效应，对基坑和环境的安全性 状做出判断，以便对危险情况及早发现和采取相应的施工调整措施。基坑监测和预 测可以相互结合对基坑的施工提供指导，目前多采用软科学方法来预测岩土工程 位移，最主要的软科学方法有：灰色理论、时i 剐序列法和人工神经网络。 1 2 2 1 时间序列法 时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法。时间序列分析主要是 指用参数模型对所观测的有序的随机数据进行分析与处理的一种数据处理方法， 它通过曲线拟合和参数估计来建立预测模型。常用的时间序列模型主要包括：自 回归模型( a r 模型) 、滑动平均模型( m a 模型) 、自回归一滑动混合模型( a r m a 模 型) 等。 黄听等【1 1 】以武汉地区某深基坑为例，采用a r ( n ) 模型预测了支护结构的水 平位移，指出采样时间间隔要连续，否则会造成预测结果的偏差。许国辉掣1 2 j 在 小样本情况下研究了a r 模型的预测效果，并指出在小样本数据下应该采用最小二 乘法对模型参数进行估计。时红莲等【1 3 】利用自回归一滑动模型成功预测了深基坑 支护结构桩顶水平位移，指出要先提取趋势项，以满足序列平稳要求，否则不能 直接用a r 模型。张仪萍等【1 4 】考虑了位移沉降时变特性，提出了多层递阶时间序 列模型来预测模型参数和沉降。 1 2 2 2 灰色理论 中国学者邓聚龙教授在2 0 世纪7 0 年代末、8 0 年代初提出的灰色系统( g r e y s y s t e m ) 理论。灰色系统理论是针对既无经验、数据又少的不确定性问题，即“少 数据不确定性 问题提出的，其研究对象是“部分信息已知，部分信息未知 的 “小样本”、“贫信息”的不确定性系统。它通过对部分已知信息的生成、开发去 了解、认识世界，实现对系统运行行为和演化规律的正确把握和描述。在岩土工 程中由于众多的信息为我们不知或不能知，所以灰色理论研究岩土工程中的不确 定问题是一种较好的选择。 左红伟【1 5 】针对时间序列和灰色预测单纯从可测位移建立预测位移模型未考 虑工程荷载影响的缺点，建立了一套可以辨识荷载与位移时效关系的方法。张明 义等1 1 6 】运用灰色系统理论，对地基现场快速载荷试验各级荷载下的t - s 曲线及总 体的p s 曲线进行了双重灰色预测。编制了实用计算程序，通过实例计算，证明 了该法的可行性。潘国荣等【1 7 】利用g m ( 1 ，1 ) 模型分析预测了上海某深基坑的水 平位移，与实际测量数据有较好的拟合性。朱玉平等【1 8 】运用g m ( 1 ，1 ) 模型预测 了基坑支护结构桩顶水平位移，并利用不同区段进行预测调整模型，取得了满意 青岛理工大学工学硕= 匕学位论文 的结果。张立亭等【1 9 】介绍了g m ( 1 ，1 ) 原息模型、新息模型和等维新息模型的建 模方法，比较分析了g m ( 1 ，1 ) 加权模型和非加权模型预测的可靠性问题，最后 得出评价了各种模型的预测精度。肖武权等【2 0 】根据基坑监测数据采用灰色理论和 时间序列结合的方法建立了动态预测模型，并随着新数据的加入逐渐修改模型参 数，最后得出组合模型优于单一模型的结论。 1 2 2 3 人工神经网络 人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ，简称a n n ) 自1 9 4 3 年诞生以 来经历了两个研究高潮和一个低潮，不论是从神经网络理论上、还是从网络实现 技术上、还是网络在各个领域的应用方面都取得了长足的进展。 人工神经网络于2 0 世纪8 0 年代末开始在土木工程领域应用。1 9 8 9 年f l o o di 率先采用人工神经网络方法解决施工工序问题，随后人工神经网络的研究领域逐 渐扩大。1 9 9 3 年y i c h e r n gy e h 掣2 1 】将神经网络引入到岩土工程领域。1 9 9 4 年 g h a b o u s s i 2 2 】系统地论述了基于神经网络的岩土力学问题的处理，将人工神经网 络在岩土工程中的应用研究引向了深入。1 9 9 5 年g o h 等四j b p 神经网络成功的预 测了软土基坑开挖中挡土墙的最大位移，首次将人工神经网络应用到基坑工程中 来。近些年国外神经网络的文章也有增多的趋势。 国内，张清教授较早的将神经网络引入到地下工程领域，1 9 9 2 年张清等【2 4 】 首次利用神经网络对岩石的力学行为进行了预测。随后众多学者开始以神经网络 为工具研究岩土工程各个领域的不确定的复杂非线性问题，如围岩分类、边坡稳 定分析、参数反分析、基坑位移预测预报等。 王勇【冽分析了人工神经网络解决岩土工程的可行性，并通过b p 神经网络的 训练学习获得了面板最大拉应力和各参数的非线性关系，又有较好的预测精度， 说明了神经网络解决问题的有效性。孙海涛等【2 6 】率先将b p 神经网络应用于深基 坑工程的变形预报研究，提出了深基坑变形预报的神经网络方法预测基坑后期开 挖变形。 华瑞平等【2 7 j 利用人工神经网络理论对城市深基坑支护结构的变形量进行了 分析和预测，建立了预测支护结构最大变形量的网络预测模型。张树光等幽】分析 了基坑周围地表沉降的影响因素，结合人工神经网络原理建立了基坑周围地表沉 降的人工神经网络预测模型。 曹祖宝【2 9 j 针对两个工程实例，对比分析了b p 神经网络模型、灰色系统g m 模 型和时间序列a r 模型的预测结果，表明b p 模型的预测效果要好于g m 模型和a r 模型，证实了用b p 神经网络模型进行基坑位移预测是可行的和有效的。阎岩【3 0 】 利用v b 语言编写了快速法载荷试验数据处理的计算程序，对比分析了时间对数 青岛理工大学工学硕士学位论文 法、灰色理论的g m ( 1 ，1 ) 模型和b p 神经网络模型三种数据处理模型，证实了 b p 模型计算预测的实用性和有效性。 陶津【3 1 】分析了b p 神经网络的缺点，提出了遗传算法神经网络耦合的预 测模型，并通过实际基坑工程预测分析，证实了该模型的优越性。张治强等【3 2 】将 遗传算法和神经网络结合起来分析了预测模型适用性，研究了群体规模、突变变 异率、蠕变变异率和随机种子数等参数对模型工作性能的影响。刘勇健等【3 3 】分析 了深基坑变形的影响因素，并在此基础上提出了基于遗传算法一神经网络的预测模 型，通过刘屋洲泵站深基坑工程变形数据验证了该方法的有效性。 李洪等【3 4 】用偏最小二乘法和神经网络结合建立了巷道围岩的位移预测模型， 并指出偏最小二乘法能较好的处理多重线性相关问题，但是不能较好的处理自变 量和因变量间复杂的非线性关系；神经网络对于复杂的非线性关系具有优秀的映 射能力，但对于严重线性相关的数据会使网络变的不稳定和不易收敛。将二者结 合起来互补缺点，将能建立优秀的预测模型，结果表明该方法比单一的方法更优 越。 孙均等1 3 5 】对软土地区的基坑全过程施工用人工神经网络和模糊控制理论进行 预测和预报，采用了时间窗口滚动技术，实现了基坑全过程的滚动预测，可以一 次预测多步施工的变形而达到及早调整基坑施工参数完成变形控制的目的。 高玮等【3 6 j 分析了当前应用最多的b p 神经网络中存在的问题：网络输入节点 数、隐层节点数及隐层数目、节点单元作用函数、三层前向b p 神经网络的逼近能 力、b p 算法的反传误差、神经网络的外延性，并对上述问题阐述了可能的解决途 径：小波神经网络、径向神经网络、进化神经网络。高玮等【3 7 】分析了当前岩土工 程中常用的位移预测软科学方法，通过比较分析灰色理论、时间序列和最常用的 b p 神经网络各自存在的缺点，并在此基础上提出了进化神经网络的预测方法，通 过实例证明了进化神经网络比其他方法的有效性。 董冲等【3 8 j 提出，对于b p 神经网络，除了连接权值的学习和网络拓扑结构的学 习外，网络的节点函数也可以学习。对于特定的网络结构，b p ； 0 经网络计算误差 导数的公式( 征a 彬，) 表明，从形式上看误差导数的计算不依赖于神经元节点函 数和系统误差函数的具体描述，只要它们一阶可导就行，也就是说神经元节点函 数和系统误差函数均可以根据问题的性质进行合理的选择，并且各节点的作用函 数也可以各不相同。高玮【3 9 j 通过仿真分析证明了节点作用函数选择对网络的拟合 能力有一定的影响，尤其对网络的外推能力( 泛化能力) 影响更大。高玮用遗传 算法对网络的拓扑结构、网络学习参数和节点函数作用系数进行了优化搜索，得 到不同的节点函数系数对网络的拟合、预测能力有较大影响的结论。 青岛理工大学工学顶：b 学位论文 张玉瑞等m 】分析了基于o s l 算法构造的r b f 网络具有收敛速度快、没有局部 最小问题、网络结构自我调整等优点，其学习和分类能力都优于b p 网络；通过一 个具体的例子来证明了r b f 网络的有效性。陈记等【4 1 】针对b p 网络存在收敛速度 慢的缺点，采用收敛学习速度快的r b f 网络来预测基坑支护水平位移；阐述了r b f 网络的组成、学习方式，建立了r b f 预测模型，通过与b p 网络对比验证了r b f 网络的优越性。李镜培等【4 2 】利用r b f 网络的建立了预测基坑水平位移的模型，通 过工程实例验证了r b f 网络比b p 网络的优点。 曾洪飞等【4 3 j 分析了基坑变形的多因素原因，并认为目前预测有两类：一是以 时间序列为基础的预测模型，这种模型必须要求监测数据在时间上连续，如果缺 失某个时间段的数据采用线性内插补充数据会改变原来的位移演化规律造成一定 的误差；二是利用多类数据进行预测，监测得到的数据在一定程度上存在着某种 联系，这种关系可以通过神经网络来建立模型进行映射。通过宝钢某基坑的土压 力监测数据成功预测了基坑水平位移。 王旭东等【删采用开挖深度、桩长、支护桩刚度和土的不排水强度为输入信号， 用b p 神经网络成功预测了悬臂桩的水平位移。付义祥等【4 5 】利用影响边坡稳定的 多因素数，采用了r b f 的最近邻聚类算法据建立了预测边坡稳定的模型，通过工 程实例证实了该方法的正确性和有效性。刘明贵等【删将信息融合技术引入到岩土 工程边坡稳定性预报中，阐述了信息融合的基本概念、结构和信息融合技术在岩 土工程中的应用的领域，并进一步论述了可用的信息融合模型和算法，预测了信 息融合技术在岩土工程中应用的重要意义和前景。 除了以上研究成果外，也有许多学者采用人工神经网络与混沌理论结合、小 波神经理论、模糊神经网络理论等研究岩土工程中的位移，具体可以参看其他文 献。 1 2 3 总结分析 上述提出的基坑位移预测模型很多，但是这些模型都有一定的缺点和不足， 主要有： ( 1 ) 时间序列法和灰色理论不管位移数据如何变化，都认为位移数据符合某一 个精确的数学曲线，从而建立预测模型。其实由于基坑工程位移的复杂多变性， 用某一个精确的数学函数是无法描述位移的演化规律。 ( 2 ) 经典的b p 网络有公认的收敛速度慢、易陷入局部最小等缺点。目前，对 b p 网络的改进都是从误差测度函数的构造以及用遗传算法对初始权值和阈值空 间优化等方面进行的。这些方法能在一定程度上改善b p 网络的性能，但是不能从 青岛理工大学工学硕士学位论文 根本上改善b p 网络训练过程的效率。 ( 3 ) 关于神经网络和时间序列结合的位移预测模型，主要一次多步预测模型。 而数值试验表明【”】多步一次预测的效果更好，而且也能满足实际工程需要。 ( 4 ) 高玮【3 9 】利用遗传算法对b p 神经网络节点函数作用系数进行优化，取得了 一定的成效。但是高玮将所有节点函数赋予一个相同的作用系数，其实各个节点 函数的作用系数也可以各不相同，可以用遗传算法对节点函数作用系数进行群体 优化。 ( 5 ) 也有一些r b f 网络模型被提出，虽然这些模型的收敛速度优于b p 网络， 但是r b f 网络的聚类中心的选取也没有严格的理论，大多靠经验来选取。 ( 6 ) 随着监测工作的进展，也有多种监测数据进行横向预测模型被提出。理论 上这种模型具有很好的前景，但是由于监测费用的昂贵和多种数据的预处理和相 互融合技术实现的困难，目前这类模型应用并不多。 总之，已经提出的位移预测模型，不能从根本上改进经典b p 网络的训练效率， 除了从初始权值和阈值空间的优化外也没有考虑网络其他参数的优化。因此，岩 土工作者还需要迸一步研究，以提出更为有效的位移预测模型。 1 3 本文的主要内容 基坑的变形是一个非常复杂的系统，而已经提出的神经网络位移预测模型在 实际工程中有一些不能克服的缺陷。因此，需要将神经网络与其它优化方法进行 相互结合，从根本上改进经典b p 网络的训练效率和优化b p 网络其他影响参数， 来提高b p 网络的拟合、预测性能。 本文针对上述位移预测模型的缺点，提出了两种改进的神经网络预测模型： 将c a u c h y 扰动方法、时间滚动技术与神经网络相结合的动态b p c a u c h y 预测模 型和用遗传算法来优化群体节点函数形式( 1 5 个节点函数系数同时优化) 的 g a - t r a n s f c n 预测模型。本文利用m a t l a b 语言编制预测模型程序，并紧密结合工 程实例验证，证明这两个预测模型比一般的b p 神经网络预测模型收敛性好，训 练结果精度高。 本文紧密结合青岛地区大型基坑工程进行研究分析，主要内容和结论如下： ( 1 ) 本文在经典b p 神经网络中引入c a u c h y 扰动方法和时间滚动技术，用 c a u c h y 分布对节点权值和阈值进行全并行和非全并行扰动，利用m a t l a b 语言编 程，实现了全并行扰动和非全并行扰动的动态b p - c a u c h y 基坑位移预测模型。 ( 2 ) 利用青岛地区大型基坑监测数据预测分析，用动态b p - c a u c h y 基坑位移预 测模型和经典的b p 神经网络模型对比分析，证实了动态b p - c a u c h y 模型较经典 青岛理工大学工学硕士学位论文 b p 模型具有较好的拟合、预测性能，并具有良好的应用前景。 ( 3 ) 通过对比分析得出：全并行扰动的动态b p c a u c h y 模型拟合、预测效果较 好，缺点是运行速度慢；非全并行扰动的动态b p - c a u c h y 模型拟合效果略差于全 并行扰动的动态b p - c a u c h y 模型，但是其运行速度远快于全并行扰动方法，预测 效果也要优于全并行扰动方法。 ( 4 ) 本文在前人研究的基础上，提出了利用遗传算法对神经网络节点函数作用 系数群体优化( 1 5 个节点函数系数同时优化) 的g a - t r a n s f c n 预测模型。 ( 5 ) 通过大量的数值试验和工程实例预测分析表明，对于g a t r a n s f c n 预测模 型，节点函数作用系数和初始的权值、阂值有很大的相关性，所以在优化过程中 把两者联系起来才能达到较好的效果。 ( 6 ) 本文首次在g a - t r a n s f c n 预测模型中，将适应度函数的选取综合考虑拟合误 差和外推误差，数值试验表明，这样使确定的网络节点函数作用系数更为有效。 青岛理工大学工学硕士学位论文 第2 章深基坑位移监测和预测 2 1 深基坑工程的特点 建筑基坑工程是指建筑物或构筑物地下部分施工时，需要开挖岩土体、进行 降水，在放坡或垂直开挖的情况下进行支护岩土边壁或加固边壁岩土体，以保证 基坑的安全和周围建筑物、构筑物、道路、地下管线正常有效使用的一项综合性 工程。基坑支护体系一般可以分为刚性支护体系和柔性支护体系。刚性支护在基 坑开挖过程中变形很小，如重力式水泥搅拌桩；柔性支护在基坑开挖过程中的变 形较大，如地下连续墙和排桩等。 2 1 1 深基坑变形机理分析 深基坑开挖是一个分层分段开挖的卸荷过程，由于岩土体的卸荷会引起基坑 底部的回弹隆起、支护结构的水平位移、基坑周边岩土体的下沉和侧移等环境公 害。其中基坑周边土体的移动( 垂直和水平移动) 是基坑开挖引起的首要环境公 害和人们关注的主要问题。 基坑的开挖过程是基坑开挖面上卸荷的过程，由于卸荷而引起坑底土体产生 以向上为主的变形，同时也支护结构在两侧土压力差的作用下而产生水平位移， 坑底土体隆起和支护结构的变形是引起周围岩土体移动( 垂直和水平) 的主要原 刚5 1 。 坑底隆起是由于垂直方向卸荷而引起的坑底土体原始状态改变产生的位移释 放。随着某坑开挖深度的增加，基坑内外的土面高差不断加大，当开挖到一定的 深度，基坑内外面高差所形成的加载和地面各种超载的作用，就会使支护结构外 侧土体产生向基坑内移动，使基坑坑底产生向上的隆起。 围护结构体变形是由于在水平方向改变了基坑内外土体的原始应力状态，支 护结构在内外土压力差作用下而产生的。基坑开挖后，支护结构便开始受力变形。 基坑内侧卸去原有土压力时，支护结构受到主动土压力和被动土压力作用，这样 支护结构受到拉、弯、剪的作用从而引起内力和变形。 影响深基坑及其周边土体位移的因素主要包括：( 1 ) 内部因素：基坑形状、开 挖深度、岩土体的工程地质条件和水文条件、支护结构的型式等。( 2 ) 外部因素： 施工方法、施工进度、环境温度、地面荷载分布等。 2 1 2 深基坑工程的主要特点 深基坑变形一方面与其自身内在因素有关，有其内在的演化规律，监测数据 在时间变化前后有一定的历史路径依存关系，即深基坑变形发展服从某一趋势； 青岛理工大学工学硕二 ：学位论文 而另一方面，基坑开挖受众多外部因素影响，其变形位移又有一定的随即波动性。 深基坑工程是技术复杂综合性很强的工程，了解深基坑工程的主要规律和特点， 对深基坑的设计、施工、监测等工作的开展有都很好作用。下面介绍一下深基坑 工程的特点【4 7 4 8 4 9 5 0 5 1 】、【5 2 】。 ( 1 ) 深基坑工程的临时性及长周期性： 深基坑工程是临时工程，但施工周期较长。由于基坑工程是临时| 生工程，则 其安全储备可相对小一些，但是又同地区性有关，不同地区的地质条件不同对应 的安全度不同。同时由于深基坑为临时性工程，使施工和设计人员产生一种能省 则省的麻痹思想。深基坑工程的施工周期长，则会经历季节变化。从开挖到完成 地面以下全部隐蔽工程，常需经历雨雪天气、车辆振动、周边堆载等许多不利条 件。 ( 2 ) 深基坑工程的地质条件复杂性： 深基坑工程所处的不同位置和深度的地质条件不同，如土层构造、性质、地 下水埋藏条件等均不尽相同，有时甚至相差很大。由于岩土性质的千变万化，地 质埋藏条件的复杂性和水文地质条件的复杂性和不均匀性，往往造成勘察所得数 据离散性很大，难以代表土层的总体情况。 ( 3 ) 深基坑工程的施工条件差，对周围环境的影响大： 深基坑工程周围环境条件复杂多变，各城市的高层、超高层建筑多建于闹市 区，建筑密度大、人口密集、交通拥挤的狭小场地中，地下铁道等地下空间开发 的深基坑工程建设中这个特点更明显。基坑的施工条件很差，对于施工尤其是支 护桩施工可能有诸多限制或不利因素，如场地狭窄、噪音限制、振动限制、施工 时间限制等，在设计和选择施工方案时需要加以考虑。对环境影响问题常表现为 基坑周围常有必须保护的永久性建筑和市政公用设施管道线网，不能放坡开挖， 对基坑稳定和位移的控制要求严格。同时要注意相邻场地的基坑施工，如打桩、 锚杆施工、防水、降水、挖土等各个环节都会产生相互影响与制约，增加事故诱 发因素。 ( 4 ) 深基坑工程具有时空效应性： 深基坑开挖的空间几何尺寸和围护结构开挖部分的无支撑暴露时间，对基坑 围护结构和坑周地层位移有明显的相关性，这就是深基坑开挖中的时空效应规律 性。特别对于沿海地区深厚软土层引起的基坑时空效应问题更为重要，要求将开 挖引起的周围地层的移动变形和时间变化、开挖空间变化的重要因素考虑到设计 和施工中。 ( 5 ) 深基坑工程事故的严重性： 青岛理工大学工学硕： ：学位论文 由于现阶段深基坑工程的理论发展尚不完善，深基坑工程技术复杂、影响因 素多、涉及范围广、对周围的环境影响大。一旦发生事故，后果十分严重，造成 巨大的经济损失和不良的社会影响。同时，深基坑事故处理也很困难，一旦出现 事故，处理费用往往是难以估计的。深大基坑的事故，往往造成基坑破坏、人员 伤亡、周围房屋受损甚至倒塌、地下管线断裂。如在古建筑或重点保护文物周围 施工，由深基坑工程事故引起的损失更是难以估计。基坑事故既延误工期，引起 较大的经济损失，又造成不良的社会影响。 2 2 深基坑工程位移监测 与地上建筑物一样，对于一个与地基和周围岩土体密切相关的基坑工程，必 然要经过设计、施工和使用几个阶段。为了验证设计是否正确、施工是否合理、 使用是否安全，除了事先在室内做一定比例的模型试验或有限元模拟外，人们往 往通过现场监测来定性和定量的评价一个工程的设计和施工。多年的工程实践表 明：人们解决岩土工程问题，可以采用经验类比法、理论分析法和现场监控测量 法，而现场测量方法更为有效。 在基坑施工过程中，为了保证工程和人员的安全及周边环境，同时为了获取 施工的动态信息进行信息化施工，更有必要进行各个项目的现场监测。建筑地基 基础设计规范和建筑基坑支护技术规程都对基坑变形监测作了具体规定， 并将其作为基坑施工过程中必不可少的一部分【5 3 j 、【”j 。 2 2 1 深基坑工程位移监测的意义 在基坑施工中，工程的实际状态往往与设计预计值差别较大，设计预估值往 往不能全面准确的反映工程的各种变化情况。地质勘察获得的地层情况与实际地 层情况的差异、土层参数和计算简化与实际不符、施工顺序及工艺的改变、天气 气象的突变等等原