施工技术2015年7月上 56CONSTRUCTIONTECHNOLOGY第44卷第13期 DOI:10.7672/sgjs2015130056 基于改进 R/S 分析方法的深基坑变形预报预测研究* 庞建成'，隆然²，马娇” （1.武汉华中岩土工程有限责任公司，湖北武汉430023；2.中交第二公路勘察设计研究院有限公司， 湖北武汉430056；3.中国地质大学（武汉）地球科学学院，湖北武汉430074） [摘要】基于BP神经网络和改进的R/S分析方法，对基坑的变形趋势进行研究。
首先，利用三次样条差值对监测 数据进行预处理；其次，利用BP神经网络对监测样本进行预测；最后，利用R/S分析法对基坑变形样本进行变 化趋势判断，并对比BP神经网络和R/S分析的结果。
结果表明：BP神经网络和速率-序列的R/S分析的结果基本 一致，得出基坑变形具有继续增加的趋势，但增加的幅度具有减小的趋势，证明了R/S分析在基坑变形趋势判断中 的适用性。
[关键词】地下工程；深基坑；BP神经网络；R/S分析 [中图分类号】TU753[文献标识码]A[文章编号]1002-8498（2015)13-0056-04 ResearchonDeformationPredictionsofFoundationExcavationBasedon BPNeuralNetworkandImprovedtheRoleofR/SAnalysisMethod Pang Jiancheng',Long Ran²,Ma Jiao （1.Wuhan Huazhong Geotechnical Engineering Co.，Lid.，Wuhan，Hubei 430023，China;2.CCCC Second Highway Consultants Co.,Lud.，Wuhan,Hubei 430056，China;3.School of Earth Sciences， China University of Geosciences，Wuhan，Hubei430074，China) Abstract:In this paper, an improved BP neural network and R/S analysis method on trends of foundation excavation deformation were studied.Firstly，the difference between the cubic spline was used for Finally，R/S analysis of all samples foundation excavation deformation trends judgment was used，and pare the results of BP neural network and R/S analysis. The results showed that BP neural network and speed-resulting sequence of R/S analysis have basic agreement,deformation has continued increasing trend,but the rate of increase has a reduced tendency to prove the applicability of the R/S analysis to trends of the foundation excavation deformation. Key words:underground; deep foundation excavation; BP neural network;R/S analysis 0引言得很好的效果；徐寒等利用卡尔曼滤波法处理基坑 由于基坑工程常位于城市人口稠密、周围建筑监测数据，证明该方法在基坑变形预测中的有效 的工程事故。
所以，许多学者在基坑的变形预测方究，如文献[9-11]利用BP神经网络预测了基坑的 面进行了深人的研究，并取得了许多研究成果，如变形，取得了良好的效果，证明了BP神经网络在基 胡友健等采用灰色系统理论建立变形预测模型，对坑变形预测中的有效性。
上述说明基坑变形预测
重构手段，对变形监测数据进行消噪滤波处理，取强的非线性预测能力，使得其在基坑变形预测中已 具有广泛的适用性，因此本文将其作为基坑变形预 交通部西部交通科技项目：公路路基结构性能与设计指标研究测的参考标准。
另外，上述研究方法也未涉及对变 (2011318493720)形趋势的定量研究，并未提出相关的指标对时间序 【作者筒介]庞建成...
