摘要
本发明提供了一种基坑变形预测方法、介质及系统,属于建筑基坑变形预测技术领域,包括:建立初步浅部地层地质模型和初始有限元模型,对初步地质模型进行约束反演,得到第一地质模型;形成融合地震属性剖面;输入融合地震属性剖面,识别并标记出易位移区域;计算基坑易变形区域及其变形临界阈值;采用正交试验设计法,确定多组变形临界阈值对应的地连墙水平位移作为神经网络训练样本;以地连墙水平位移为输入,变形临界阈值为输出,训练极限学习机神经网络预测模型,将监测数据输已训练好的基坑变形预测模型,得到施工过程中的基坑变形临界阈值,将预测的基坑变形临界阈值输入初始有限元模型,计算得到未来一段时间内基坑的变形量及趋势并输出。
技术关键词
基坑变形预测方法
极限学习机神经网络
变形预测技术
开挖断面
变形预测系统
融合策略
可读存储介质
优化神经网络
粒子群优化算法
地球物理勘探
综合地震
卷积编码器
标记
资料
网络架构
成分分析
参数
计算机
系统为您推荐了相关专利信息
大语言模型
选型系统
数据输入模块
盾构选型
参数
巷道围岩稳定性
开挖断面
评价方法
位置更新
搜索算法优化
基坑变形预测方法
气象
无线数据传输终端
变形预测技术
监测基坑变形
基坑变形预测方法
皮尔逊相关系数
监测点
XGBoost模型
时序特征
序列
变形预测方法
多尺度
多头注意力机制
位置编码信息