深基坑挡土墙是工程实践中常用的支护结构,对限制深基坑变形和预防工程事故起着重要的作用。深基坑工程往往会布置多个不同深度的测点,然而现有研究大多只预测了单个测点的未来侧移,浪费了其余测点的监测数据。以杭州市某深基坑工程为背...深基坑挡土墙是工程实践中常用的支护结构,对限制深基坑变形和预防工程事故起着重要的作用。深基坑工程往往会布置多个不同深度的测点,然而现有研究大多只预测了单个测点的未来侧移,浪费了其余测点的监测数据。以杭州市某深基坑工程为背景,建立基于贝叶斯优化的多输出长短期记忆(Long short term memory,LSTM)神经网络模型,在保证模型最优性能的情况下,采用历史监测数据输入对深基坑的多个测点进行预测,并单独提取墙体每日最大侧移预测值进行分析。研究结果表明:结合贝叶斯优化的多输出LSTM神经网络模型在深基坑墙体多测点侧移预测方面展现出理想的预测效果,模型R^(2)达到了0.94,每日最大侧移预测值的模型R^(2)为0.91,略低于整体预测。展开更多
文摘深基坑挡土墙是工程实践中常用的支护结构,对限制深基坑变形和预防工程事故起着重要的作用。深基坑工程往往会布置多个不同深度的测点,然而现有研究大多只预测了单个测点的未来侧移,浪费了其余测点的监测数据。以杭州市某深基坑工程为背景,建立基于贝叶斯优化的多输出长短期记忆(Long short term memory,LSTM)神经网络模型,在保证模型最优性能的情况下,采用历史监测数据输入对深基坑的多个测点进行预测,并单独提取墙体每日最大侧移预测值进行分析。研究结果表明:结合贝叶斯优化的多输出LSTM神经网络模型在深基坑墙体多测点侧移预测方面展现出理想的预测效果,模型R^(2)达到了0.94,每日最大侧移预测值的模型R^(2)为0.91,略低于整体预测。
