地铁车站深基坑的变形预测及稳定性研究

• 作者: 王雪妮 韩国锋
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 地铁 深基坑 灰色模型 ELM神经网络 耦合模型
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 工程安全与灾害防治
• 页码范围: 77-81,87
• 页数: 6页
• 分类号: U445.55
• 字数: 5392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11988/ckyyb.20170440

摘要

为实现基坑变形预测及稳定性的综合研究,先以极限学习机(ELM)神经网络和灰色模型为基础,建立了基坑变形的串联、并联和混联耦合预测模型,以实现基坑变形预测;其次,再利用尖点突变理论和Mann-Kendall检验对基坑稳定性及变形趋势进行综合判断,以佐证预测结果的准确性.实例检验结果表明:3种耦合模型均能不同程度地提高预测精度,且以混联式模型的预测稳定性最高,其次是并联式模型和串联式模型;同时,预测结果与尖点突变理论和Mann-Kendall检验的分析结果相符,验证了该预测思路的有效性和可行性.研究方法可为基坑的变形预测提供一种的新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雪妮		15	42	4.0	5.0
2	韩国锋	陕西铁路工程职业技术学院管理工程系	7	19	3.0	4.0