【摘要】：經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí),也加快了城市化進(jìn)程,為了節(jié)約地上空間又能滿足人們的日常生活,地下車庫、地下商場等在城市中紛紛建起,然而相對于地上施工,地下工程施工復(fù)雜、施工難度高、影響因素多、危險(xiǎn)系數(shù)大�；娱_挖使原有土體受力發(fā)生變化,很有可能會(huì)造成周圍地表沉降、周邊建筑物等不同程度破壞。因此,研究并預(yù)測基坑開挖對周圍地表的沉降影響甚是重要。本文利用理論分析、實(shí)測數(shù)據(jù)、智能算法以及計(jì)算機(jī)技術(shù),將深基坑、周圍地表作為一個(gè)整體進(jìn)行研究,試圖找到一種適合的方法對基坑開挖引起的周邊地表變化進(jìn)行預(yù)測。首先,以基坑開挖引起的工程事故為背景,說明研究基坑變形規(guī)律的重要性。其次,通過閱讀文獻(xiàn)了解國內(nèi)外針對基坑施工引起的周圍地表變化的研究現(xiàn)狀,分析各種方法存在的不足,找出本文的重點(diǎn)研究內(nèi)容。查閱相關(guān)資料,結(jié)合課堂所學(xué)知識(shí),對基坑開挖引起的周圍地表沉降變化的有關(guān)理論知識(shí)進(jìn)行梳理,進(jìn)一步深化理解,為后序研究夯實(shí)理論基礎(chǔ)。再次,闡述了地表沉降預(yù)測模型相關(guān)的基礎(chǔ)理論,選取理論較完善、方法較為成熟,且比較適用于小樣本、非線性、多維的一種預(yù)測方法——最小二乘支持向量機(jī)(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)。本文利用Levy飛行特征對果蠅優(yōu)化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)而用其對LSSVM參數(shù)尋優(yōu),建立了三維LFOA-LSSVM預(yù)測模型。最后,結(jié)合實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行模型算例研究,建立FOA-LSSVM預(yù)測模型和LSSVM預(yù)測模型進(jìn)行結(jié)果對比,將均方根誤差和相對誤差作為評價(jià)指標(biāo),結(jié)果顯示LFOA-LSSVM預(yù)測模型的準(zhǔn)確性最高,改進(jìn)的預(yù)測模型對類似工程有借鑒價(jià)值,對深基坑開挖工程中的質(zhì)量、安全事故具有預(yù)警的作用。
【圖文】：

開挖結(jié)束隆起量不再改變，其對基坑穩(wěn)定影響較��；當(dāng)開挖面較大較深時(shí)，易發(fā)生中間小邊緣大的塑性隆起，支護(hù)結(jié)構(gòu)向內(nèi)側(cè)移，影響較嚴(yán)重 基坑底部隆起形式，如圖2-2所示 τaυ彈性隆起 τbυ塑性隆起圖2-2 基坑底部隆起形式Fig.2-2 Bottom bulge of foundation pit

圖 3-2 SVM 結(jié)構(gòu)示意圖Fig.3-2 The sketch graph of SVM的核函數(shù)有四類：υ線性核函數(shù) ( , )i iK x x xx；υd 階多項(xiàng)式核函數(shù) ( , ) ( 1)di iK x x xx ；υ徑向基核函數(shù)22( , ) exp( )2iix xK x x ；υ帶有參數(shù)的 Sigmoid 核函數(shù)，又稱為多層感知器 該函數(shù)中可層的多層感知器，可以解決局部范圍存在極小值的問題，，其 tanh( ( ) )i k xx 的預(yù)測模型用到的核函數(shù)不同，目前沒有一種通用的核函數(shù)能歸預(yù)測問題 但經(jīng)過學(xué)者多年的研究經(jīng)驗(yàn)，徑向基核函數(shù)是目，因此本文也選取徑向基核函數(shù)作為 SVM 的核函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TU433

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2673533