复杂环境下地铁车站深大基坑变形预测方法研究

在复杂的城市环境下，对超长、超深的地铁车站基坑进行有效的安全管控，对保障基坑施工和周围环境安全至关重要。为保障基坑安全，通常情况下需对基坑的变形进行监测，并通过分析监测数据对基坑变形发展和稳定性进行判别。为克服解析解在复杂环境下过于简化，且难以对长期变形进行有效预测等缺陷，文章拟基于B P神经网络构建地铁车站深大基坑变形预测方法，并结合广州地铁22号线祈福站深大基坑工程，对该预测模型进行训练，通过对比实测数据和预测结果对模型的准确性进行初步校验。为更全面地评估该模型对长期变形的预测精度，文章还构建精细化的数值模型，对比各施工步序下的模拟结果和BP神经网络预测结果。相关分析表明文章所构建的基于BP神经网络的地铁车站深大基坑变形预测方法具有较强的准确性和适用性。