基于时空注意力机制的基坑位移预测方法

摘要：

基坑安全管理是大型建筑基坑施工的关键内容,基坑结构位移预测是预防基坑支护事故的重要手段.但是由于基坑局部基坑位移成因复杂,现有的支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)方法忽略了基坑位移随空间位移局部减弱、随时间局部位移加快增长的特点,导致预测精度不高.因此,本文提出一种融合时空注意力机制的GA-BP神经网络(A-GA-BP)方法,通过时空特征准确表示基坑位移预测的时空维度及其特征相关性,提高基坑位移预测的有效性.最后,本文以苏州市某大型工程为实例,对基坑的水平与垂直位移监测数据进行模型训练与评估,按时域特征、空域特征、多阶时域空域特征进行量化分析与研究,并与现有方法进行比较.实验结果表明,本文方法的拟合指数比其他几种方法分别提高29.19％与41.25％,多阶时空域特征相较于单独的时间域或空间域特征分别提高3.08％与1.83％.

关键词：时空注意力机制、基坑位移预测、多时域空域特征、BP神经网络

分类号：TP301.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：39-45