天津地铁施工中地连墙后沉降预测：BP神经网络与关联因素

本文探讨了"基于BP神经网络法对地连墙后土体沉降预测分析——以天津地铁施工为例 (2013年)"的主题，针对深基坑施工过程中地连墙墙后土体沉降这一关键问题进行了深入研究。该论文的主要目的是识别影响沉降的关联因素并开发有效的预测模型，以解决施工过程中因天气变化、大型施工机械压实和材料堆积等因素导致的观测点破坏，造成监测数据缺失的问题。 研究者以天津地铁5号线张兴庄站为实证案例，采用了基本负梯度下降数学理论作为预测基础。他们利用MATLAB程序平台进行数据分析和处理，首先对收集到的地连墙施工过程中土体沉降数据进行清洗和预处理。通过主成分系统分析，确定了影响地连墙后土体沉降的关键关联因素，如土壤类型、荷载分布、施工方法等。 接着，作者构建了一种BP神经网络模型，这是一种模仿人脑神经元工作原理的预测算法。这种模型能够根据已有的观测数据学习和建立复杂的函数关系，从而实现对沉降数值的准确预测。经过训练，BP神经网络模型的预测结果与实际监测值高度一致，尤其在处理已被破坏的观测点时，预测误差控制在1%以内，显示出其强大的预测能力。 总结来说，本文的主要贡献是提出了一种结合主成分分析和BP神经网络的预测策略，通过这种方法，即使在观测点受损的情况下，也能利用正常工作的监测点数据，模拟并预测出地连墙后土体的沉降情况。这对于深基坑施工的管理和决策支持具有重要的实践意义，为施工过程提供了科学依据，有助于降低风险并提高施工效率。同时，这项研究也为其他类似工程项目的土体沉降管理提供了宝贵的经验和技术支持。