[1]仲志煜,李建春,张琦,等.基于神经网络的基坑紧邻环境多因素预测[J].水利与建筑工程学报,2021,(03):214-220.[doi:10.3969/j.issn.1672-1144.2021.03.033]
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基于神经网络的基坑紧邻环境多因素预测()
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《水利与建筑工程学报》[ISSN:1672-1144/CN:61-1404/TV]

卷:
期数:
2021年03期
页码:
214-220
栏目:
出版日期:
2021-06-30

文章信息/Info

作者:
仲志煜1李建春12张琦2王月峰2
1.东南大学苏州联合研究生院,江苏苏州215123;2.东南大学土木工程学院,江苏南京211189
关键词:
深基坑数据预测小波分析长短时记忆神经网络
分类号:
TV43
DOI:
10.3969/j.issn.1672-1144.2021.03.033
摘要:
随着高层建筑的增多与地下空间的大范围开发,基坑工程不断增加的深度与规模都对紧邻环境造成了巨大挑战,而有效预测能提前发现工程的安全隐患。为了预测深基坑工程开挖时地表沉降、地铁结构位移、坑外土体测斜三类紧邻环境的监测数据,同时降低数据在获取过程中受到的噪声影响,提出了小波分析-长短时记忆神经网络(WA-LSTM)模型。该模型使用排列熵算法选择最优预测天数,同时以皮尔逊相关性分析结果为依据选用不同的输入组合,考虑了输入项之间的相关性大小。实验使用上海徐家汇中心深基坑工程的监测数据进行验证,结果表明,WA-LSTM(双因素)模型对原数据的趋势性上还原程度较高,是一种高精度、高时效、更符合理论变化趋势的环境预测模型。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2021-01-20     修稿日期:2021-02-17
基金项目:国家重点研发计划资助(2017YFC0805500);中央高校基本科研业务费专项资金(3205002010A2;3205002001C3)
作者简介:仲志煜(1994—),男,硕士研究生,研究方向为深基坑工程开挖。E-mail:zhiyu.zhong@seu.edu.cn
通讯作者:李建春(1971—),女,博士,教授,博士生导师。主要从事岩体力学与工程方面的工作。E-mail:jcli@seu
更新日期/Last Update: 2021-06-30