肖遠(yuǎn)航,李 凡,劉 飛,朱志航,張 恒,謝 嘉

(吉林建筑大學(xué) 測(cè)繪與勘查工程學(xué)院,吉林 長(zhǎng)春 130118)

1 引言

云南省昆明市某高層建筑群基坑開挖深度19.7m,局部開挖達(dá)22m,是安全等級(jí)為一級(jí)的深基坑。該基坑周邊環(huán)境復(fù)雜,距離街道最近處僅2.2m,四周緊鄰建、構(gòu)筑物。此外,東側(cè)街道地下管網(wǎng)密布,需要重點(diǎn)保護(hù)。該工程場(chǎng)地地貌上處于昆明斷陷盆地中部,盤龍江西側(cè)的I級(jí)階地上,經(jīng)人工回填,地形平坦。地下水為潛水,主要受大氣降雨及地表徑流補(bǔ)給[1、2]。由于本工程開挖深度大,周邊環(huán)境非常復(fù)雜,故本基坑工程的信息化施工致關(guān)重要。在本基坑施工的過程中,必須對(duì)基坑支護(hù)結(jié)構(gòu)、基坑周圍的土體和相應(yīng)的構(gòu)筑物進(jìn)行綜合、系統(tǒng)的監(jiān)測(cè),及時(shí)反饋監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),以監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)指導(dǎo)開挖支護(hù)施工,根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及時(shí)地優(yōu)化調(diào)整支護(hù)方案、施工程序[3、4]。近年來蓬勃發(fā)展的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論已經(jīng)在解決非線性問題中得到了廣泛應(yīng)用,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很強(qiáng)的非線性擬合能力,可映射任意復(fù)雜的非線性關(guān)系,而且學(xué)習(xí)規(guī)則簡(jiǎn)單,便于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。具有很強(qiáng)的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力,因此有很大的應(yīng)用市場(chǎng)[5～9]。鑒于此,本文開展利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)昆明市某深基坑支護(hù)樁頂水平位移預(yù)測(cè)的研究。

2 利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樁頂水平位移預(yù)測(cè)

1988年,Broomhead和Lowe首先將多變量插值的徑向基(Radial-Basis Function, RBF)函數(shù)應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。該網(wǎng)絡(luò)主要由三層即輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成。其中,輸入層由信號(hào)源節(jié)點(diǎn)或影響因變量期望值的參數(shù)組成。隱含層是將輸入層中低維空間信號(hào)轉(zhuǎn)換到高維空間,具體變換方法視具體問題而定。輸出層是待解決問題的解,由隱單元輸出的線性加權(quán)確定。

圖1 RBF網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

鑒于高斯函數(shù)具有光滑性好、形式簡(jiǎn)單、復(fù)雜度低、便于解析以及理論分析等優(yōu)點(diǎn),一般RBF網(wǎng)絡(luò)多采用高斯函數(shù)作為“基函數(shù)”。此外,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度快,易于取得全局最優(yōu)的逼近結(jié)果,在非線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用。

3 樁頂水平位移預(yù)測(cè)結(jié)果分析

基坑某監(jiān)測(cè)點(diǎn)樁頂水平位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如表1所示。將表1中每一時(shí)刻位移值作為網(wǎng)絡(luò)的輸出,而將該時(shí)刻之前的5個(gè)位移值作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,在Matlab平臺(tái)中利用其工具函數(shù)建立上述RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

表1 某監(jiān)測(cè)點(diǎn)樁頂水平位移監(jiān)測(cè)結(jié)果

圖2 樁頂水平位移預(yù)測(cè)結(jié)果分析

本文共建立54個(gè)樣本,從中隨機(jī)選擇44個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本用于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),剩余的10個(gè)樣本作為預(yù)測(cè)樣本以檢驗(yàn)建立RBF網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度。預(yù)測(cè)樣本的輸出值與實(shí)際監(jiān)測(cè)值繪制于圖2中。

根據(jù)圖2不難看出,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)基坑支護(hù)樁頂水平位移進(jìn)行預(yù)測(cè)的結(jié)果精度較高,比較接近實(shí)際監(jiān)測(cè)值。但是,由于樁頂水平位移與時(shí)間呈高度的非線性相關(guān)關(guān)系,應(yīng)用建立的模型對(duì)未來一段時(shí)期內(nèi)的水平位移量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),效果較差,可能是由于預(yù)測(cè)誤差不斷累加的結(jié)果[8],需進(jìn)行進(jìn)一步深入研究。

4 結(jié)論

昆明市某高層建筑深基坑開挖深度大,與既有建筑街道距離近,對(duì)基坑支護(hù)的要求高,研究支護(hù)樁頂水平位移顯得非常重要。本文利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行基坑支護(hù)樁頂水平位移的預(yù)測(cè)。利用其全局逼近性、泛化能力強(qiáng)、分類性能好和學(xué)習(xí)過程收斂速度快等顯著優(yōu)勢(shì),以某一時(shí)間前期位移數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入,該時(shí)間位移值為網(wǎng)絡(luò)輸出的方式構(gòu)造樣本,建立樁頂水平位移預(yù)測(cè)模型,實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性高,該方法切實(shí)可行。