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申请/专利权人：中建八局发展建设有限公司

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。

主权项：1.一种基坑变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、获取待测基坑附近区域的地质勘测资料、地形勘探资料和地球物理勘探资料，建立初步浅部地层地质模型；S20、基于已开挖断面和初步地质模型，建立初始有限元模型，并设置初始土层参数；S30、利用已开挖断面实测数据，对所述初步浅部地层地质模型进行约束反演，得到修正后的初步浅部地层地质模型，记为第一地质模型；S40、获取待测基坑附近区域的地震波数据，提取多种地震属性剖面，包括瞬时振幅、瞬时频率、分频振幅；对地震属性剖面进行融合，形成融合地震属性剖面；S50、利用预先训练好的地震属性剖面识别模型，输入融合地震属性剖面，识别并标记出易位移区域；S60、结合所述第一地质模型、所述初始有限元模型和易位移区域标记，计算基坑易变形区域及所述易变形区域对应的变形临界阈值；S70、获取神经网络输入输出样本，具体是：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；S80、以所述地连墙水平位移为训练输入，所述变形临界阈值为训练输出，建立极限学习机神经网络预测模型并训练；根据粒子群优化算法优化神经网络，确定神经网络的最优权值和阈值，得到基坑变形预测模型；S90、在施工过程中，实时监测地连墙水平位移，将监测数据输入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所述初始有限元数值计算模型，计算得到未来一段时间内基坑的变形量及变形趋势，并输出。

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