ARTICLE

Volume 3,Issue 7

Fall 2025

Cite this article
15
Citations
39
Views
20 July 2025

基于人工智能算法的基坑变形预测模型构建与工程验证

继位 杨1
Show Less
1 天津市建筑设计研究院有限公司, 中国
ERA 2025 , 3(7), 62–64; https://doi.org/10.61369/ERA.2025070034
© 2025 by the Author. Licensee Art and Design, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

本文聚焦基坑变形预测,对比了传统方法与人工智能算法,阐述了基于人工智能算法的模型构建,经工程验证其预测性能良好。但实际应用中存在数据获取、模型复杂度、模型适应性等问题,分别提出多源数据融合、模型简化与算法优化、增加训练数据多样性及调整模型结构等解决策略。研究表明,人工智能算法与工程实际深度融合可有效提升基坑变形预测水平,但仍需不断改进以适应复杂工程需求。

Keywords
基坑变形预测
人工智能算法
组合预测模型
工程验证
References

[1] 程秋实.深圳市某深基坑施工变形监测与预测研究[D].吉林大学,2022.DOI:10.27162/d.cnki.gjlin.2022.004879.
 [2] 张转林.复杂环境下地铁车站深大基坑变形预测方法研究[J].现代城市轨道交通,2022,(12):48-52.DOI:10.20151/j.cnki.1672-7533.2022.12.009.
 [3] 孙钧,温海洋.人工智能科学在软土地下工程施工变形预测与控制中的应用实践——理论基础、方法实施、精细化智能管理(示例)[J].隧道建设(中英文),2020,40(01):1-8.
 [4] 王飞.基于影响因素筛选的基坑变形组合预测研究[J].水利水电技术(中英文),2021,52(02):127-133.DOI:10.13928/j.cnki.wrahe.2021.02.014.
 [5] 马琳.基于ICEEMD-ICA准则进行数据处理的基坑变形组合预测研究[J].地质与勘探,2023,59(05):1074-1082.
 [6] 薛艳杰.基于机器学习算法的土岩复合地层深基坑变形时序预测[J].现代隧道技术,2022,59(S2):77-85.DOI:10.13807/j.cnki.mtt.2022.S2.11.
 [7] 马琳.基于混沌递进预测模型与趋势检验的深基坑变形规律研究[J].隧道建设(中英文),2018,38(06):934-940.
 [8] 刘锦,李峰辉,刘秀秀.优化GA-BP神经网络模型及基坑变形预测[J].隧道建设(中英文),2021,41(10):1733-1739.
 [9] 刘俊城,谭勇,张生杰.地铁车站深基坑开挖变形智能多步预测方法[J].上海交通大学学报,2024,58(07):1108-1117.DOI:10.16183/j.cnki.jsjtu.2022.419.
 [10] 陈艳茹.基于遗传算法和极限学习机的智能算法在基坑变形预测中的应用[J].隧道建设(中英文),2018,38(06):941-947.

Share
Back to top