[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)的人工蜂群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑變形預(yù)測方法

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• 申請日: 2020-08-17
• 公開（公告）號: CN111967079A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張箭;豐土根;王超然;周坤;謝康;鐘小春;張坤勇;張福海;杭志斌
• 申請（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)
• 主分類號: G06F30/13
• 分類號: G06F30/13;G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京燦爛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32356
• 代理人: 趙麗

本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)的人工蜂群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑變形預(yù)測方法，解決現(xiàn)有難以提前預(yù)判可能出現(xiàn)風(fēng)險的類型和風(fēng)險部位的難題，利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法可找出與預(yù)測目標(biāo)變化趨勢具有一致性的輸入變量，利用加入自適應(yīng)系數(shù)改進(jìn)的人工蜂群算法在全局內(nèi)尋找BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的較優(yōu)初始值，加速網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，提高預(yù)測精度，在施工前預(yù)測基坑開挖后可能產(chǎn)生的變形，提前估算所采取施工參數(shù)的合理性，對于保證施工安全，控制基坑變形，科學(xué)規(guī)劃施工進(jìn)度有借鑒意義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑開挖引起地表沉降與深層水平位移的分析方法，涉及巖土工程及隧道工程領(lǐng)域，具體涉及基坑開挖變形實(shí)時監(jiān)測預(yù)報及穩(wěn)定性分析領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著城市軌道交通、地下交通、地下綜合管廊等新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的推進(jìn)，我國涌現(xiàn)出一批深、大基坑工程，如何保證深大基坑安全施工是工程師們廣泛關(guān)注的問題?，F(xiàn)階段，工程師們主要通過圍護(hù)結(jié)構(gòu)的深層水平位移和周圍地表沉降等監(jiān)測，判斷基坑項(xiàng)目的安全性。雖然現(xiàn)場監(jiān)測能判斷基坑開挖后結(jié)構(gòu)和地層變形是否超出預(yù)警值，但難以提前預(yù)判可能出現(xiàn)風(fēng)險的類型和風(fēng)險部位，以便提出合理的安全施工保障措施。如果能夠根據(jù)已有地層條件和施工條件，提前預(yù)測基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)和地表變形規(guī)律，則可基于變形控制指標(biāo)，合理調(diào)整基坑開挖參數(shù)，達(dá)到安全施工的目的。因此，開展基坑變形預(yù)測的研究工作十分必要，對保證施工質(zhì)量，確保施工安全有重要意義

在研究初期，國內(nèi)外學(xué)者普遍通過統(tǒng)計學(xué)與力學(xué)角度分析基坑施工誘發(fā)的地層變形。隨后，有學(xué)者從數(shù)值模擬與模型試驗(yàn)的角度開展研究。隨著大數(shù)據(jù)和5G技術(shù)的發(fā)展，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決基坑工程安全施工問題已成為必然的發(fā)展趨勢。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有監(jiān)督型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有較強(qiáng)的非線性映射能力和容錯能力，其預(yù)測能力優(yōu)于傳統(tǒng)的回歸分析法，預(yù)測出的模型有較高精度，是建立預(yù)測模型的有效手段。其通過信號正向傳播與誤差反向傳播實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，反復(fù)訓(xùn)練優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值后，可對往期數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性擬合并預(yù)測近期變形，特別適合處理內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的問題。但是，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始值往往隨機(jī)選定，存在預(yù)測精度低、收斂速度慢、易陷入局部極小值和模型自變量選擇多樣等缺點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，提供了一種基于改進(jìn)的人工蜂群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑變形預(yù)測方法，解決現(xiàn)有難以提前預(yù)判可能出現(xiàn)風(fēng)險的類型和風(fēng)險部位的難題，利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法可找出與預(yù)測目標(biāo)變化趨勢具有一致性的輸入變量，利用加入自適應(yīng)系數(shù)改進(jìn)的人工蜂群算法在全局內(nèi)尋找BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的較優(yōu)初始值，加速網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，提高預(yù)測精度，在施工前預(yù)測基坑開挖后可能產(chǎn)生的變形，提前估算所采取施工參數(shù)的合理性，對于保證施工安全，控制基坑變形，科學(xué)規(guī)劃施工進(jìn)度有借鑒意義。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

一種基于改進(jìn)的人工蜂群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑變形預(yù)測方法，

該方法包括以下步驟：

步驟S1：收集已開挖斷面的土層參數(shù)、施工參數(shù)和基坑變形指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)；

步驟S2：利用灰色關(guān)聯(lián)度分析，以土層參數(shù)和施工參數(shù)為比較數(shù)列、以基坑變形指標(biāo)為參考數(shù)列建立關(guān)聯(lián)度模型，根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)大小，剔除與基坑變形指標(biāo)不相關(guān)的土層參數(shù)和施工參數(shù)；

步驟S3：以步驟S2經(jīng)過篩選的施工參數(shù)和土層參數(shù)作為輸入變量，以基坑變形指標(biāo)作為輸出變量，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

步驟S4：在人工蜂群算法中引入自適應(yīng)系數(shù)，基于步驟S4中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)大小，建立蜂群結(jié)構(gòu)，搜索初始權(quán)值和閾值，計算適應(yīng)值，根據(jù)適應(yīng)值更新最優(yōu)解，優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

步驟S5：收集未開挖斷面的土層參數(shù)與預(yù)采取的施工參數(shù)，預(yù)測未開挖斷面的基坑變形數(shù)據(jù)，指導(dǎo)施工開挖。