【摘 要】
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随着城市综合管廊等基础设施的快速建设,基坑施工过程中的监测愈发重要,通过基坑的监测,可以及时获取多个指标的变化情况,对基坑状态做出判断。如何根据已有的大量实际监测数据,进行数据挖掘,对监测指标数据进行预测,并综合考虑多个监测指标,进行基坑综合状态评估与分级是非常重要的。本文以辽宁盘锦管廊大量实际监测数据为基础,对基坑单指标变形预测和多指标安全评估展开研究,主要工作如下:（1）介绍了基坑预测的机器学
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随着城市综合管廊等基础设施的快速建设,基坑施工过程中的监测愈发重要,通过基坑的监测,可以及时获取多个指标的变化情况,对基坑状态做出判断。如何根据已有的大量实际监测数据,进行数据挖掘,对监测指标数据进行预测,并综合考虑多个监测指标,进行基坑综合状态评估与分级是非常重要的。本文以辽宁盘锦管廊大量实际监测数据为基础,对基坑单指标变形预测和多指标安全评估展开研究,主要工作如下:（1）介绍了基坑预测的机器学习方法Elman动态神经网络和基坑综合评估的灰色理论与云模型方法;总结了基坑可能发生的事故类型,对工程现场的实际监测数据进行了分析。（2）Elman动态神经网络由于承接层的存在,具有自适应时变特性,更适合基坑监测数据预测。采用具有较好的探索寻优能力的麻雀搜索算法SSA对Elman网络的初始权值和阈值进行寻优赋值,并用优化后的网络对稳定变形期的监测数据进行预测。与传统Elman网络和遗传算法优化的Elman网络进行对比,结果表明SSA Elman具有更好的预测性能;针对施工期波动剧烈的监测数据,采用自适应白噪声完整集合经验模态分解CEEMDAN对原始数据进行分解,然后对每个分量用SSA Elman进行预测再叠加,与未经数据分解直接进行预测的三个模型相比,精度更优;考虑到各监测指标间的相互关系,选用多个监测指标数据作为输入,并采用平均影响值MIV算法进行相关性筛选和输入变量降维,从中挑选出与地表沉降关系最大且相对独立的输入项,再进行预测,结果证明经数据筛选后的MIV SSA Elman网络相比MIV Elman、MIV GA Elman和SSA Elman有更高的预测精度和拟合度。（3）结合灰色白化权函数聚类评估模型和云模型,基于实际监测数据,构建灰云模型,考虑各个监测指标对基坑整体状况的反应,进行安全评估。根据GB50497-2019建筑基坑工程监测技术标准确定评价体系与灰类划分,并运用正向云发生器形成各指标分类标准云;采用决策与实验室方法DEMATEL确定主观权重,CRITIC法结合实测数据确定客观权重,基于离差平方和求解最优组合权重;用X条件云发生器计算灰云白化权值,增加了模糊性和随机性,构建了基坑评估的综合模型,对基坑的多个断面进行了定量与定性的分析。
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