[发明专利]一种基于神经网络的基坑开挖监测预警方法

说明书

本发明涉及一种检测预警方法，尤其涉及一种基于神经网络的基坑开挖监测预警方法，其属于深基坑开挖变形实时监测预报及其稳定性分析与评价领域。它主要步骤包括：⑴基坑位移监测点的布置，⑵基坑坡顶不同开挖深度的水平和竖向位移的确定，⑶基坑坡顶不同开挖深度的水平和竖向位移均值的确定，⑷基于基坑位移的BP神经网络模型的确立，⑸深基坑变形预测中神经网络程序的编制，⑹基坑分步开挖的监测点水平与竖向位移均值预测，⑺基坑稳定性的分析与评价。本发明的有益效果是：具有自适应、实时、精度高、实用性强德的优点，预测结果和实际变形较吻合，神经网络实时建模预测不失为一种位移预测的有效方法，具有很大的实用性。

技术领域

本发明涉及一种检测预警方法，尤其涉及一种基于神经网络的基坑开挖监测预警方法，其属于深基坑开挖变形实时监测预报及其稳定性分析与评价领域。

背景技术

随着城市基本建设的蓬勃发展，深基坑开挖技术的进步，城市地下空间的开发利用比例不断增大，尤其在一线城市中10m、20m、30m的基坑随处可见。基坑开挖的深度在不断增加，开挖的难度也越来越大，不仅要考虑基坑本身的安全和稳定，还要考虑基坑所引起的变形和其对周围环境的影响。此前以强度控制设计为主的方式逐渐被结构变形控制设计为主的方式所取代。结构变形控制设计的关键是对基坑围护结构的变形分析和预测，通过对基坑围护结构变形的分析和预测，来判断基坑边坡的稳定性。因此，如何对基坑位移变形进行准确预测具有重要的工程应用价值。

目前用于基坑位移变形预测的方法有有限单元法和地层损失法。有限单元法是一种强有力的数值计算方法，不仅能计算土钉内力、土体的应力应变关系、模拟开挖过程等，而且可以考虑土体的非均匀性和各向异性的复杂状态，但是其理论研究仍不够完善，缺乏真实反应土体应力应变关系的本构模型，计算参数也难以准确确定，因而也就不能准确计算出支护及土体位移，导致预测效果和实际变形有较大偏差；地层损失法是利用墙体水平位移和地表沉降相关的原理，采用杆系有限元或弹性梁法，求出地面垂直位移即地面沉降，然而该方法在软土地区较为适用，在其他地区基本没有应用价值，上述两点都制约了它在工程实际中的应用。

发明内容

本发明针对上述技术中存在的不足，提供一种基于神经网络的基坑开挖监测预警方法。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

本发明旨在提供一种运用神经网络原理对边坡基坑进行稳定性分析的方法，具体发明思路是首先布置位移监测点监测其位移值，进而求出位移值均值。然后根据神经网络在深基坑变形预测中的原理，确定BP神经网络曲线模型，进而编制深基坑变形预测程序，并根据基坑监测点位移数据建模预报。最后通过对BP神经网络曲线模型的可靠与可信度分析来评价基坑边坡稳定性。

步骤一 基坑位移监测点的布置

根据《建筑基坑工程监测技术规范》GB50497-2009和《基坑工程施工监测规程》(DG/TJ08-2001-2006)，在监测基坑开挖面以外3倍开挖深度(3H)的稳定无变形区域布置M个位移监测基准点，在基坑坡顶部位或围护墙顶沿基坑周边布设L个位移监测点，位移监测基准点和位移监测点共同形成开挖面的位移变形监测控制网，随着基坑的开挖监测基坑坡顶在不同开挖深度的水平位移和竖向位移，见附图2。

步骤二 基坑坡顶不同开挖深度的水平和竖向位移的确定

随着基坑的开挖深度h的逐渐增加，侧壁会产生显著的变形，其中尤以侧壁顶部的位移变形最大，所以以基坑坡顶的位移进行分析。取坡顶周边的一段为例，此段上监测点的个数为N，见附图2。

水平位移数据：X_Hi(h_j)(i＝1,2,…,N；j＝1,2,…,n)

竖向位移数据：X_Vi(h_j)(i＝1,2,…,N；j＝1,2,…,n)

其中N表示基坑此段上所设监测点的个数，n表示监测过程中所取监测位移的总次数。