深基坑監(jiān)測及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變形預(yù)測中的應(yīng)用研究的開題報告

深基坑監(jiān)測及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變形預(yù)測中的應(yīng)用研究的開題報告一、研究背景和意義隨著規(guī)模越來越大的深基坑建設(shè)工程的不斷出現(xiàn)，對其開挖進(jìn)行監(jiān)測、預(yù)測和控制變形的需求也越來越迫切。深基坑通常有較強(qiáng)的變形和穩(wěn)定性問題，且存在一定的安全風(fēng)險，因此在施工和使用中給人們帶來了很多困擾。深基坑變形預(yù)測研究是監(jiān)測和控制深基坑施工過程，保證施工安全和穩(wěn)定的重要內(nèi)容。深基坑變形預(yù)測通常采用一些傳統(tǒng)的方法，如有限元法、統(tǒng)計學(xué)方法等。但是，這些方法在某些情況下存在一些局限性，如需要處理大量的觀測數(shù)據(jù)、模型的精度受到限制等等。鑒于此，機(jī)器學(xué)習(xí)方法，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，近年來在變形預(yù)測領(lǐng)域中備受矚目。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理大量數(shù)據(jù)、建立復(fù)雜非線性模型方面有很強(qiáng)的優(yōu)勢，而且直接從原始數(shù)據(jù)中抽取特征，降低了預(yù)測誤差。本研究旨在探索深基坑變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，并建立針對深基坑變形預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。通過實際監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析，驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在深基坑變形預(yù)測中的準(zhǔn)確性和優(yōu)越性，為深基坑建設(shè)提供一定的科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐。二、研究內(nèi)容1.深基坑變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法研究深基坑變形監(jiān)測數(shù)據(jù)通常有噪聲、缺失值等問題，影響監(jiān)測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。本研究擬通過數(shù)據(jù)清洗、插值、濾波等預(yù)處理方式，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和穩(wěn)定性，并為下一步的變形預(yù)測提供更準(zhǔn)確和可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深基坑變形預(yù)測方法研究本研究將采用一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形預(yù)測方法，探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深基坑變形預(yù)測中的應(yīng)用。具體實現(xiàn)步驟包括：建立合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。通過比對各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效果，選擇最佳的模型參數(shù)，并對深基坑的變形進(jìn)行預(yù)測。3.深基坑變形預(yù)測模型的實驗驗證通過對現(xiàn)有深基坑工程實測數(shù)據(jù)的分析和處理，驗證深基坑變形預(yù)測模型的準(zhǔn)確和可靠性，并對結(jié)果進(jìn)行分析和討論。三、預(yù)期成果本研究可望取得以下預(yù)期成果：1.分析深基坑變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的特點和規(guī)律，提出一種針對深基坑變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法；2.建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深基坑變形預(yù)測模型；3.實驗驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準(zhǔn)確性和可靠性，為深基坑變形控制提供參考。四、研究時間安排本研究計劃用時2年，將分為以下階段：第一年：調(diào)研文獻(xiàn)，分析數(shù)據(jù)特點和規(guī)律，提出預(yù)處理方法，并初步建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第二年：優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，驗證模型的準(zhǔn)確性和可靠性，并對結(jié)果進(jìn)行分析和研究。五、參考文獻(xiàn)[1]FanBo,SunGuanghai.StudyonDeepFoundationPitDeformationPredictionBasedonImprovedBPNeuralNetwork.JournalofWuhanUniversityofTechnology,2015(6).[2]Haykin,S.NeuralNetworks:AComprehensiveFoundation.PrenticeHall,EnglewoodCliffs,NJ,1994.[3]SunGuanghai,WenZiyang.SupportVectorRegressioninFoundationPitDeformationPrediction[J].Computers&AppliedChemistry,2013,30(1):34-38