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　　【摘要】： 系統地分析研究了深基坑監測系統的建立與布設，通過具體的工程運用，提出了深基坑監測應注意的事項，并對BP神經網絡、灰色系統以及灰色系統—BP神經網絡組合模型在深基坑水平變形預測中的應用進行了研究和探討，其后對比分析了BP神經網絡、灰色系統與灰色系統—BP神經網絡組合模型在基坑變形預測中的特點，得到了以下幾點結論： 1．深基坑變形監測是深基坑信息化施工的重要環節，是保證深基坑安全施工的重要手段，同時，也是利用系統方法進行基坑變形預測的重要前提條件。因此，深基坑變形監測應制定完整的監測方案，合理布置監測點；盡量使用先進的監測儀器，結合設計要求，設定合理的預警值；及時的對監測數據進行處理，以期能及時發現施工過程中的不確定因素，并為深基坑變形預測提供可靠的基礎數據。 2．BP神經網絡具有良好的容錯性和泛化能力，在充分利用原始觀測數據進行學習訓練后，可以很好的用于深基坑變形預測，預測值精度較高，能夠達到工程使用的要求。 3．灰色系統預測值曲線能夠很好地模擬實測值，特別是對于漸進變化模擬得很好。但是，其預測曲線的波峰波谷與實測曲線比較要相對滯后，說明GM模型如果用于突發事件的預測，其預測精度會較低。 4．灰色系統—BP神經網絡組合模型可以充分的利用灰色系統和神經網絡各自的優點，對于“少樣本”、“貧數據”的數據序列可以得到較高的預測精度。 5．通過對三種模型預測結果的比較分析，可以看出，在多數情況下，BP神經網絡及灰色系統—BP神經網絡組合模型的預測結果較灰色系統模型預測結果精確。與BP神經網絡相比，灰色系統—BP神經網絡組合模型在“少樣本”情況下同樣能夠得到比較準確的結果，同時節省了大量的數據輸入時間。 【關鍵詞】：基坑 監測 神經網絡 灰色系統 組合模型
【學位授予單位】：西安建筑科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TU753
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2007.096496
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 引言9-10
• 1.2 深基坑工程監測與變形預測研究現狀10-13
• 1.2.1 深基坑監測研究現狀10-12
• 1.2.2 深基坑變形預測研究現狀12-13
• 1.3 本文主要研究內容及研究方法13-15
• 1.3.1 主要研究內容13
• 1.3.2 采用的研究方法13-15
• 第二章 深基坑監測15-28
• 2.1 深基坑監測的目的和基本要求15-16
• 2.1.1 深基坑監測的目的15-16
• 2.1.2 深基坑監測的基本要求16
• 2.2 監測方法、原理和儀器16-24
• 2.2.1 基坑垂直位移監測16-17
• 2.2.2 基坑水平位移監測17-19
• 2.2.3 深層水平位移監測19-22
• 2.2.4 基坑回彈監測22
• 2.2.5 土壓力及孔隙水壓力監測22-23
• 2.2.6 支護體系內力監測23
• 2.2.7 地下水位監測23-24
• 2.2.8 周邊環境監測24
• 2.3 監測方案設計24-26
• 2.3.1 監測方案設計原則24-25
• 2.3.2 監測方案設計的主要內容25-26
• 2.4 監測資料整理26-28
• 2.4.1 監測報表26-27
• 2.4.2 監測報告27-28
• 第三章 人工神經網絡簡介28-32
• 3.1 人工神經網絡的產生及發展28
• 3.2 人工神經網絡的基本原理28-32
• 3.2.1 神經元傳遞函數29-30
• 3.2.2 神經元之間的連接形式30-31
• 3.2.3 神經網絡的學習與訓練31-32
• 第四章 基于神經網絡及灰色系統的基坑變形預測建模32-40
• 4.1 BP神經網絡預測模型32-35
• 4.1.1 輸入層設計32-33
• 4.1.2 輸出層設計33
• 4.1.3 隱含層設計33-34
• 4.1.4 網絡學習訓練34-35
• 4.1.5 網絡泛化能力的提高35
• 4.2 灰色系統預測模型35-38
• 4.2.1 灰色系統GM模型的基本原理35-38
• 4.2.2 灰色系統殘差GM模型預測38
• 4.3 灰色系統—BP神經網絡組合預測模型38-40
• 第五章 珠江黃埔大橋南汊橋北錨碇超深基坑監測及變形預測分析40-54
• 5.1 工程概況40-41
• 5.2 工程監測方案設計41-46
• 5.2.1 監測內容確定41-42
• 5.2.2 監測方法和儀器42-43
• 5.2.3 監測點布設及保護43-45
• 5.2.4 監測頻率和預警值確定45-46
• 5.3 基于BP模型的變形預測及結果分析46-49
• 5.4 基于GM模型的變形預測及結果分析49-50
• 5.5 基于灰色系統—BP神經網絡組合模型的變形預測及結果分析50-52
• 5.6 三種模型預測結果的比較分析52-54
• 第六章 結論及建議54-56
• 6.1 主要結論54
• 6.2 建議54-56
• 致謝56-57
• 參考文獻57-60
• 作者攻讀學位期間發表的論文60