基于深度學(xué)習(xí)的深基坑變形預(yù)測(cè)研究

鄭田楊

摘要：針對(duì)深基坑開(kāi)挖過(guò)程中，圍護(hù)結(jié)構(gòu)形變預(yù)測(cè)難的問(wèn)題，本文基于深度學(xué)習(xí)方法，以武漢市軌道交通6號(hào)線唐家墩站深基坑監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例，提出了一種基于LSTM的深基坑變形預(yù)測(cè)方法， 實(shí)驗(yàn)證明了本文方法的有效性。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；深基坑；變形；預(yù)測(cè)

1引言

隨著城市建設(shè)的發(fā)展，基坑開(kāi)挖的深度已經(jīng)越來(lái)越大，技術(shù)難度也越來(lái)越高。深基礎(chǔ)工程的基坑開(kāi)挖一直是建筑施工過(guò)程中的難題，而基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)形變的有效控制又是基坑工程成功開(kāi)挖的關(guān)鍵。由于土體本構(gòu)模型的高度非線性及土體參數(shù)的不確定性，給基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)形變的計(jì)算和預(yù)測(cè)帶來(lái)了一定的困難。針對(duì)基坑形變預(yù)測(cè)研究，眾多學(xué)者已經(jīng)做了大量工作，目前常用的方法主要有三大類(lèi)：（1）基于灰色模型的形變預(yù)測(cè)方法；文獻(xiàn)[1] 使用了改進(jìn)的灰色系統(tǒng)作為預(yù)測(cè)工具，對(duì)基坑周?chē)ㄖ锏某两颠M(jìn)行了預(yù)測(cè)；文獻(xiàn)[2] 利用變形監(jiān)測(cè)灰色GM模型預(yù)測(cè)方法，分析基于小波變換前后的預(yù)測(cè)效果和精度水平；文獻(xiàn)[3] 將時(shí)間序列分析與灰色系統(tǒng)理論相結(jié)合用于變形監(jiān)測(cè)沉降數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)（2）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形變預(yù)測(cè)方法。文獻(xiàn)[4] 利用建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別預(yù)測(cè)深基坑圍護(hù)產(chǎn)生的深層土體水平位移；文獻(xiàn)[5]利用遺傳算法，對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)重和閾值進(jìn)行優(yōu)化，建立了關(guān)于深基坑地下連續(xù)墻圍護(hù)結(jié)構(gòu)水平位移的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)該基坑測(cè)斜孔對(duì)應(yīng)的圍護(hù)結(jié)構(gòu)水平位移進(jìn)行預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[6]綜合利用小波理論、灰色模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種模型理論，設(shè)計(jì)了一種較好的預(yù)測(cè)方法。（3）回歸分析法。文獻(xiàn)[7]利用支持向量機(jī)的方法對(duì)基坑形變進(jìn)行分析；文獻(xiàn)[8] 提出了基于小波變換的LSSVM-ARMA（最小二乘支持向量機(jī)-自回歸移動(dòng)平均模型）模型，實(shí)現(xiàn)基坑變形時(shí)間序列滾動(dòng)預(yù)測(cè)，文獻(xiàn)[9] 利用隨機(jī)森林模型進(jìn)行影響變量評(píng)價(jià)及優(yōu)選，基于優(yōu)選的影響變量建立深基坑樁頂水平位移預(yù)測(cè)模型。

由此可見(jiàn)，通過(guò)對(duì)基坑形變預(yù)測(cè)研究，發(fā)現(xiàn)其具有可建模性、時(shí)間序列性。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法實(shí)現(xiàn)延續(xù)性（保留對(duì)前序數(shù)據(jù)的理解），這似乎成了它們一個(gè)巨大的缺陷，近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的研究取得較大進(jìn)展，長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)Long Short-Term Memory（LSTM）作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network， RNN）的一種，在繼承循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)時(shí)間序列優(yōu)秀的記憶能力的前提下，克服了在 RNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下較為遙遠(yuǎn)的歷史信號(hào)無(wú)法傳遞至當(dāng)前時(shí)刻的問(wèn)題，憑借其對(duì)前序數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力和記憶功能，已被廣泛應(yīng)用于時(shí)序問(wèn)題建模中，并證實(shí)了其有效性[10-14]。本文以武漢市地鐵6號(hào)線唐家墩站深基坑監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例，通過(guò)分析選取影響圍護(hù)結(jié)構(gòu)變形的因素，將 LSTM 擴(kuò)展應(yīng)用到深基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)變形預(yù)測(cè)中，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較，為基坑工程施工控制提供了新的思路，對(duì)基坑的施工安全具有現(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義。

2工程概況

唐家墩地鐵站是武漢市軌道交通6號(hào)線（地下三層站）的一座13.6米寬島式站臺(tái)。車(chē)站共設(shè)置8個(gè)出入口、2個(gè)消防疏散口和5組風(fēng)亭。有效站臺(tái)中心里程為K24+901.033，起點(diǎn)里程為右K24+801.733，終點(diǎn)里程為右K25+29.533，車(chē)站主體長(zhǎng)度為227.8m。有效站臺(tái)中心處基坑深度為25.7m，圖1為基坑平面圖。

場(chǎng)地地層自上而下主要由7大層組成：（1）人工填土層；（2）第四系全新統(tǒng)新近沉積形成的淤泥質(zhì)土層；（3）第四系全新統(tǒng)沖積形成的一般粘性土層；（4）第四系全新統(tǒng)沖積形成的淤泥質(zhì)土層及一般粘性土層；（5）第四系全新統(tǒng)沖積形成的粉砂夾粉土、粉質(zhì)粘土過(guò)渡層；（6）第四系全新統(tǒng)沖積形成的粉砂層；（7）白堊—下第三系泥質(zhì)粉砂巖層及礫巖層。地下水按賦存條件，可分為上部滯水、孔隙承壓水和基巖裂隙水三種類(lèi)型。

車(chē)站采用明挖法施工，局部采用蓋挖法。根據(jù)本站周邊環(huán)境、地質(zhì)條件及現(xiàn)場(chǎng)情況，經(jīng)綜合考慮，其圍護(hù)結(jié)構(gòu)形式： 6號(hào)線主體基坑選用1000mm厚地下連續(xù)墻+六道內(nèi)支撐，其中，盾構(gòu)井段第一至五道采用砼支撐，第六道采用Φ800鋼管支撐，標(biāo)準(zhǔn)段第一、四、五道采用砼支撐，其余采用Φ800鋼管支撐，并倒撐一次。施工時(shí)間自2014年8月至2016年底正式開(kāi)通運(yùn)營(yíng)。監(jiān)測(cè)頻率嚴(yán)格按照規(guī)范執(zhí)行，為本研究提供了數(shù)據(jù)保證。

3 LSTM原理

LSTM屬于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN一種，其最大特點(diǎn)是引入了門(mén)控單元（Gated Unit）和記憶單元（Memory Cell） 。這些單元格有不同的組成部分，稱(chēng)為輸入門(mén)、遺忘門(mén)和輸出門(mén)。以下是LSTM單元格的圖形表示：

首先，使用tanh激活函數(shù)將輸入歸化到-1和1之間。這可以表示為：

其中，Uθ和Vθ是之前單元的輸出，作為下一個(gè)輸入的權(quán)重。Bθ為輸入偏移，指數(shù)g不是冪，而是表示這些是輸入權(quán)重和偏置值（與輸入門(mén)、遺忘門(mén)、輸出門(mén)等相反）。

然后將這個(gè)調(diào)整后的輸入按元素乘上輸入門(mén)的輸出，如上所述，輸入門(mén)是一系列sigmoid激活節(jié)點(diǎn)：

LSTM單元輸入部分的輸出：

g。i

其中。表示元素乘。

遺忘門(mén)輸出表示為：

前一狀態(tài)和遺忘門(mén)的元素乘積的輸出表示為：

遺忘門(mén)/狀態(tài)循環(huán)階段的輸出為：

輸出門(mén)表示為：

因此，經(jīng)過(guò)tanh壓縮后，單元格的最終輸出為：

注意，在上面所有的公式中處理的都是向量

4模型建立

深基坑變形與眾多因素有關(guān)，歸納起來(lái)為開(kāi)挖進(jìn)度、支護(hù)體系、土體屬性、周邊環(huán)境等諸多因素共同作用的結(jié)果。本研究主要考慮以下幾個(gè)方面的影響因素：1.開(kāi)挖進(jìn)度，主要考慮開(kāi)挖深度；2.巖土物理屬性，主要包括極限黏聚力，內(nèi)摩擦角，滲透系數(shù)，樁間土極限摩擦力，無(wú)側(cè)限抗壓強(qiáng)度，基床系數(shù)和天然重度；3.地下水條件方面，主要包括地下水位；4.支護(hù)結(jié)構(gòu)方面，主要考慮支撐應(yīng)力和圍護(hù)結(jié)構(gòu)內(nèi)部應(yīng)力5.周邊環(huán)境，主要考慮基坑影響范圍內(nèi)地表沉降、立柱位移。綜上，共14個(gè)模型參數(shù)。

本研究實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取圍護(hù)結(jié)構(gòu)測(cè)斜數(shù)據(jù)來(lái)代表基坑維護(hù)結(jié)構(gòu)的形變，按照基坑6層支撐的設(shè)計(jì)，在圍護(hù)結(jié)構(gòu)測(cè)斜數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)各支撐標(biāo)高處進(jìn)行采樣，基坑測(cè)斜管埋設(shè)40點(diǎn)，篩選正對(duì)支撐位置的作為研究數(shù)據(jù)，總共30處，排除中途被破壞點(diǎn)，選取能夠貫穿整個(gè)工程的監(jiān)測(cè)時(shí)序盡可能長(zhǎng)的點(diǎn)，共計(jì)10個(gè)， 6個(gè)監(jiān)測(cè)斷面。沿著6個(gè)監(jiān)測(cè)斷面，6層標(biāo)高，選取圍護(hù)結(jié)構(gòu)形變值作為訓(xùn)練和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)剖面和標(biāo)高的14個(gè)模型參數(shù)作為建模數(shù)據(jù)的特征值。特征值來(lái)源于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、水文地質(zhì)勘察數(shù)據(jù)。采樣頻率為3天，最終，通過(guò)篩選獲取樣本特征數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為：60*200*14（其中，60為監(jiān)測(cè)點(diǎn)個(gè)數(shù)，200為采樣次數(shù)，14為建模參數(shù)），對(duì)應(yīng)位移數(shù)據(jù)為60*200。從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中選取700個(gè)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，500個(gè)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使用兩層LSTM疊加網(wǎng)絡(luò)，每層網(wǎng)絡(luò)32個(gè)神經(jīng)元，為避免過(guò)擬合配備Dropout（0.5）層，最后為全連接層，輸出為預(yù)測(cè)值。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

5實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文方法，選取常用的幾種回歸計(jì)算方法，決策樹(shù)回歸（DecisionTree）、K近鄰回歸（KNN）、隨機(jī)森林回歸（RandomForest）、Adaboost回歸、GradientBoosting（GBRT）回歸、Bagging回歸和ExtraTree極端隨機(jī)數(shù)回歸幾種方法進(jìn)行比較，評(píng)價(jià)指標(biāo)為Root Mean Square Error （RMSE）。

圖4為本文方法和各種傳統(tǒng)回歸方法比較結(jié)果，圖中紅色為圍護(hù)結(jié)構(gòu)形變預(yù)測(cè)值、綠色為真實(shí)值，縱軸單位CM，正負(fù)分別代表向坑外和坑內(nèi)位移。由圖4可知，本文提出的基于LSTM的預(yù)測(cè)方法精度較好，RMSE為0.052，勝過(guò)其他傳統(tǒng)方法。證明了本文方法的有效性。傳統(tǒng)回歸方法中，GradientBoosting精度略好，RMSE為0.184左右。RandomForest作為近年來(lái)廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸方法也有不錯(cuò)的表現(xiàn)，RMSE為0.285左右。

6結(jié)論

（1）基坑變形的有效控制是現(xiàn)代安全施工的關(guān)鍵。由于影響基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)形變因素眾多，且無(wú)明顯規(guī)律，因此對(duì)深基坑開(kāi)挖過(guò)程中維護(hù)結(jié)構(gòu)形變準(zhǔn)確預(yù)測(cè)存在一定的困難，本文基于目前廣泛研究的深度學(xué)習(xí)方法，針對(duì)基坑形變預(yù)測(cè)的特性，提出了一種LSTM的形變預(yù)測(cè)方法，實(shí)驗(yàn)證明了方法的有效性，研究為基坑施工的信息化控制預(yù)報(bào)提供了一個(gè)新的思路。

（2） 應(yīng)該注意的是，本文采用的 LSTM方法屬于一種智能化方法，它是建立在具有大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此下一步，將搜集更多深基坑監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行強(qiáng)化，驗(yàn)證本文方法的模型是否具有遷移性。

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（作者單位：中鐵上海工程局集團(tuán)市政工程有限公司）