基于机器学习-LSTM的深基坑支护结构变形预测  

作　　者：孙玮艺 樊一江 赵杰[1] 

机构地区：[1]大连大学建筑工程学院,辽宁 大连 116000

出　　处：《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》2025年第2期151-157,共7页

摘　　要：在实际工程中存在的诸多因素使得基坑支护结构的变形情况极其复杂,因此监测、预测支护变形成为深基坑工程施工中不可或缺的一环。基于LSTM的深基坑支护结构变形预测方法,通过构建基坑支护结构的变形时间序列数据,对LSTM模型进行训练和预测,并通过实验验证模型的预测效果。研究表明:该模型具有强大的时间序列数据回归能力,可以捕获随时间变化的长期依赖关系,本方法可为深基坑工程施工提供可靠的支护结构变形预测手段,提高施工安全性和效率。

关 键 词：机器学习 支护结构 变形预测分析 神经网络 

分 类 号：U69[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]