考虑随机误差的软土基坑沉降趋势分析及预测*

2021-07-12苗兰弟任庆国

中国安全生产科学技术 2021年6期

苗兰弟，任庆国

(陕西铁路工程职业技术学院，陕西渭南 714000)

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为满足市政经济建设需求，地下空间工程开发日益发达，尤其是市政轨道工程建设。建设过程产生大量车站基坑，受施工条件限制，软土地区基坑施工不可避免，但软土地区土体工程性质较差，需对软土地区基坑变形规律展开研究[1-3]。沉降监测是基坑施工变形监测必测项目，相关学者针对沉降监测开展研究：姚文龙等[4]对基坑施工过程地表沉降进行理论计算；王灿等[5]利用数值模拟分析基坑近接施工过程中地表沉降规律；基于文献[6-7]研究成果得出，基坑变形数据误差信息会影响基坑沉降规律，需对误差信息分解处理；王成等[8]通过研究得出卡尔曼滤波具有较强误差分解能力，应用于基坑误差信息分解可行；王雪妮等[9]验证M-K检验在基坑变形趋势判断中适用性；钟国强等[10]验证广义回归神经网络在基坑变形预测中有效性。上述研究虽取得一定成果，但研究方法单一，且未考虑随机误差影响，缺乏系统性。因此，本文以苏州4号线活力岛站基坑为工程背景，利用卡尔曼滤波分解基坑沉降数据趋势项与误差项，采用M-K检验、优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型开展基坑沉降趋势分析及预测，以期合理掌握基坑沉降变形规律，为安全施工提供理论指导。