王怡慎 张尚根

在城市建设和地下空间开发中,大型深基坑工程越来越多,基坑的开挖将引起周围地层的变形,对临近基坑建筑物的安全必然产生一定程度的影响,由此引起的环境土工公害问题也十分突出,因此需要对基坑周边建筑物沉降等进行观测[1]。常用的预测方法主要有回归分析、灰色预测[2]、时间序列分析[3]等,但这些方法本质上都是用某一确定的模型来表达变量间的关系,存在一定的缺陷。研究表明[1],神经网络是解决变形预测最有效方法之一。

1 BP神经网络

神经网络领域已经有60余年的历史了,但实际的应用却是在最近的30年里。作为一种新的方法体系,由于神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、非线性映射、自组织、自适应、自学习能力和鲁棒容错等特性,特别适合处理需要同时考虑许多因素或条件不精确和模糊的信息处理问题,这使得它在许多方面都有着广泛的应用。实践表明,多层前向BP神经网络是目前应用最广泛的一种神经网络模型。其基本结构如图1所示,一般由三层组成,即1个输入层、1个隐含层和1个输出层。BP神经网络的算法见文献[1]。

2 工程实例计算

2.1 工程概况

苏州新景天商务地产发展有限公司拟建的苏州高新国际商务广场位于苏州高新区。该工程主体建筑设3层地下室,采用框架—剪力墙结构。本工程的基坑工程分为A区,C区及B区。根据勘察结果,勘察深度覆盖层主要为长江冲击形成的黏性土和砂性土,层次较多,呈交错沉积或互层状。……