对深层基础坑的ANN变形预测模型,考虑到降雨的影响

科学领域:

• 地质技术工程 地质技术工程
• 土木工程 土木工程是指土木工程.
• 计算力学 计算力学 计算力学

背景情况:

• 由于复杂的土壤-水结构相互作用,深层基础坑面临高故障风险,特别是在大雨期间.
• 在这种情况下,准确的变形预测对于风险预警系统至关重要.

研究的目的:

• 提出和验证人工神经网络 (ANN) 模型,用于预测深层基础坑变形.
• 提高基础坑稳定性早期风险预警的准确性和可靠性.

主要方法:

• 使用波变换 (WT) 将总变形分解为低频和高频组件.
• 使用卷积神经网络 (CNN) 和长期短期记忆神经网络 (LSTM) 进行滚动训练,预测分解的组件.
• 对CNN和LSTM的输入变量的优化,基于Copula方法与降雨和其他随机变量的相关性分析.
• 通过总和预测的组件来重建总变形预测.

主要成果:

• 拟议的ANN模型在一个案例研究深层基础坑中,证明了对水平变形的高预测准确性.
• 该模型有效地识别了不同类型的变形趋势 (不稳定,不稳定,稳定).
• 准确和及时的风险警告是可以通过最小的输入变量集实现的.

结论:

• 集成的WT-CNN-LSTM模型为预测深层基础坑变形提供了强大的方法.
• 该方法为早期风险评估和预警提供了可靠的工具,提高了土木工程项目的安全性.
• 该模型处理复杂的土壤-水结构相互作用和降雨影响的能力是一个显著的进步.