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模糊神经网络在深基坑变形预报中的应用研究

程楠  
【摘要】: 深基坑支护体系的变形控制设计是当今地下工程领域的重要研究课题,而变形控制设计首先是变形预报分析,即对支护结构在设计使用条件下的变形规律及趋势作出预测分析。由于复杂的工程地质因素及深基坑变形的力学机制至今还无法完全查明和准确表述,因此,试图通过建立完全正确的力学模型进行数值分析是困难的,其准确性也值得怀疑。实际上,深基坑变形控制目标不仅包括支护体系,而且包括相邻环境。其多样性、模糊性、易变性、随机性决定了变形预报问题的难度。另外,深基坑支护结构一般情况下均做为临时性工程,但临时性为多久,仍然是一个模糊性的概念,与实际施工进度密切相关。作者认为深基坑支护结构变形控制系统实际上是一个模糊系统。 鉴于深基坑变形控制系统中的不确定性、模糊性因素很多,是一个典型的非线性动力学系统,利用传统的方法较难建立满意的数学模型。本文将模糊集理论与神经网络技术相结合,应用专家经验确定隶属函数,直接采用普通非线性神经元构成的神经网络结构作为模糊神经网络的结构,而把对应的网络输入、输出表达为输入、输出信息的模糊隶属度,从而建立了一种基于模糊神经网络的深基坑工程变形预报模型。基于MATLAB编程环境,编制了模糊神经网络变形预报程序,针对上海某深基坑工程地表沉降预报进行了实例分析,结果表明,本文的方法具有较好的精度、适应性和通用性。另外,利用本文的模糊神经网络模型,可以根据专家对实际位移情况的正确分析,对预报结果进行修正,可以避免传统的神经网络模型无法实时改变模型结构,从而缺乏对未来突变情况的适应性的缺点。


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