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第42卷第3期计算机仿真2025年3月
文章编号：1006-9348(2025)03-0497-04
湿陷性地区深基坑组合支护结构形变监测仿真
陈泉,杨滔
（湖南城市学院检测中心，湖南益阳413000）
摘要：湿陷性地区通常受到地下水位波动、土壤条件不稳定等因素影响，导致难以挖掘建筑基坑支护结构形变数据中的多维
特征信息，使得形变监测结果存在误差。为此，提出建筑湿陷性深基坑组合支护结构形变监测仿真。采用引入样本摘作为
识别依据的变分模态分解算法，高精度采集深基坑组合支护结构形变数据，分别采用卷积神经网络、多变量长短期记忆神经
网络，获取有价值的信息特征，构建双通道融合的形变监测模型，实现建筑湿陷性深基坑组合支护结构形变监测。实验结果
表明，所提方法监测结果均方根对数误差更小、纳什系数更接近于1。
关键词：湿陷性；深基坑；组合支护结构；形变监测；双通道融合模型
中图分类号：TP18文献标识码：B
SimulationofMonitoringDeformationofDeep
FoundationPitinCollapsibleArea
CHENQuan,YANGTao
(TestingCenterofHunanCityUniversity,YiyangHunan413000,China)
ABSTRACT:Collapsibleareasareusuallyaffectedbythefluctuationofgroundwaterlevelandunstablesoilcondi-
tions,whichmakesitdifficulttominethemulti-dimensionalcharacteristicinformationinthedeformationdataof
buildingfoundationpitsupportingstructure,andmakesthedeformationmonitoringresultshaveerrors.Therefore,a
deformationmonitoringsimulationofthecompositesupportingstructureforbuildingcollapsibledeepfoundationpitsis
proposed.Thevariationalmodaldecompositionalgorithmbasedonsampleentropyisusedtocollectthedeformation
dataofdeepfoundationpitcompositesupportingstructureswithhighaccuracy.Theconvolutionalneuralnetworkand
multivariablelong-termandshort-termmemoryneuralnetworkareusedtoobtainvaluableinformationfeatures,anda
two-channelfusiondeformationmonitoringmodelisconstructedtorealizethedeformationmonitoringofbuildingcol-
lapsibledeepfoundationpitcompositesupportingstructure.Theexperimentalresultsshowthatthe
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