DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 核心算法 3.1. 公式切割算法 通常公式切割的算法是投影法和连通法，两种算法各有优缺点。投影法算法复杂度低，切割速度快，但是切割效果不佳，如 b 2 − 4 a c 型的公式无法进一步切割；连通法的特点是，切割效果好，但是算法复杂度相对较高，切割速度慢。 本文将两种算法整合，进行公示切割，实验证明该方法的切割效果极佳。算法步骤如下： 3.2. 公式识别算法 3.2.1. 模型原理 本文运用支持向量机(SVM)算法进行公式识别，其基本原理 [ 8 ] 如下： 假设训练数据集 S = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x m ， y m ) } ，其中 x i ∈ R n ， y i ∈ { − 1 ， 1 } ，−1表示负类，1表示 正类，一般的二分类问题，为求得最优分类超平面需要求解如下优化问题： min α 1 2 ∑ i = 1 ， j = 1 m α i α j y i y j K ( x i ， x j ) − ∑ i = 1 m α i s . t . 0 ≤ α i ≤ C ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ∑ i = 1 m α i y j = 0 其中， K ( x i ， x j ) 为核函数， α i 为拉格朗日系数，C为惩罚系数。 用SVM进行公式字符识别，其分类为多分类问题，一般为线性不可分，文本中SVM针对线性不可分的分类问题加入核函数。使用径向基内核(Radial basis function kernel， RBF)，其分界面为曲线，对线性不可分问题有良好的拟合效果。 另外，SVM一般应用于二分类问题，本文使用python的机器学习库sklearn中的支持向量机模型svm.svc()，用于本文的字符识别多分类问题。其基本原理是构造多层二分类器，将一个n分类问题分解为第1类和剩余n − 1类的二分类问题，以此类推，构造最终的多分类模型。 3.2.2. 模型评估 对于分类问题，其模型结果，可用“混淆矩阵”呈现如下表1： Table 1 Confusion matri 真实情况 预测结果 正例 反例 正例 TP FN 反例 FP TN 表1. 混淆矩阵 查全率： p = T P T P + F P 查准率： R = T P T P + F N F 1 -score： F 1 = 2 × P × R P + R = 2 T P 样 例 总 数 + T P − T N
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user: 4. 实证分析 4.1. 模型数据集 根据印刷体数学公式常见字符，本文构建的数学公式字符库包括word、latex、pdf等文档形式中的数字、字母、希腊字母、数学符号等，鉴于图像大小、清晰度不同等因素，选取多个字号构建字符库，具体的字符库构成见下表2： Table 2 Composition of character librar 类别 数字、字母、希腊字母、公式符号 字号 六号、小五号、五号、11号、小四号、四号、小三号、三号、小二号 字体 宋体、Calibri (西文正文)、微软雅黑、楷体、Times New Roman等9种字体。 样本源 word、pdf、LaTeX、mathtype 表2. 字符库构成 4.2. 模型结果 将数据集3/7比例随机划分为训练集和测试集，建立模型，返回模型结果如下表3： Table 3 Bayes and SVM model accurac 方法 精度 召回率 F 1 -score Bayes 0.883 0.866 0.868 SVM 0.973 0.977 0.974 表3. Bayes和SVM模型准确率 测试结果显示，SVM方法进行字符分类，精度高，识别效果较好。 4.3. 测试结果 为进一步测试模型识别效果，随机抽取三篇英文版数学文档，按照文档识别流程，分别采用直接匹配法、Bayes法识别、SVM法识别，统计识别结果如下表4： Table 4 Test results of English mathematics document 方法 精度 时间 模板匹配法 84% 59 min Bayes 74% 12 min SVM 96% 9 min 表4. 英文数学文档测试结果 测试结果显示，SVM方法进行字符识别，精度高，识别速度快。
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user: 5. 结论 本文构建印刷体数学公式字符数据标准库，结合机器学习的思想，构建大量的数学公式字符作为训练样本，基于SVM构造数学公式识别多分类器。采用直接模板匹配、朴素贝叶斯和支持向量机三种方法进行比较，实验结果表明，在传统机器学习领域，支持向量机模型在印刷体数学公式识别中有非常良好的效果。
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user: 摘 要 随着科技进步和社会发展，高校教师心理健康受到了越来越多的关注。从工作制度、科研绩效压力和工作环境等方面分析了高校教师道德压力的产生原因，高校教师道德压力的双重性和独特性特征，以及高校教师道德压力对心理健康造成的影响。高校教师的道德压力来源于外部环境因素和自身职业角色特征，会引发道德冲突和非伦理行为的产生，导致工作满意度下降，情感枯竭和职业倦怠等情况发生，还可能引发心理疾病。今后的研究应进一步明确道德压力的本土化内涵，探究其对心理健康的深层影响机制。 关键词 :道德压力，心理健康，高校教师 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 《心理健康蓝皮书：中国国民心理健康发展报告(2017~2018)》的追踪研究结果表明科技工作者的心理健康水平呈下降趋势(张侃&傅小兰，2018)，高等院校的教师群体作为科研工作者的重要组成部分，其心理健康成为备受瞩目的焦点问题。 近年来随着导学关系紧张、研究生学业压力和心理健康问题的不断出现，高校教师的道德压力也日益增加。党的十八大报告指出“把立德树人作为教育的根本任务”，高校教师对学生不仅要传授知识技能，更要凭借良好的价值观、德行、信念来感染、影响和教育学生，促使高校教师对自身高度的事业心和责任心提出了更高的要求，需要不断提升和完善自己，以良好的师德去肩负“立德树人”使命。而高校教师的职称评定、待遇条件均与科研成果直接关联，尤其是在某些高校中施行的“非升即走”的晋升制度，迫使教师不断申请课题、发表论文等，这种环境与制度的变化本身就增加了教师的工作压力，同时对学术资源的竞争、学术评价的量化标准和学术主体的利益关联都使学术不端和学术腐败行为逐渐增多(祝光英，2010)，使得高校教师面临的道德压力日益增加。以往有关高校教师压力的研究更多地关注工作负荷、人际关系、考核机制和待遇等压力源，对道德压力的关注还远远不够。而一些研究表明，道德压力的增加会引起头痛、精神倦怠、抑郁等问题，是个体心理健康的重要影响因素(Nordam et al.， 2005; Mitchell et al.， 2019)。 高校教师群体的心理健康水平是高等教育发展的重要基础，直接关系到教育教学质量、学生发展水平以及科研创新成果的产出，结合现实背景，从道德压力角度来分析当今高校教师心理健康的影响机制具有重要的理论和现实意义。
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user: 2. 道德压力 2.1. 道德压力的内涵 总体而言，国外对道德压力的论述及相关研究起步较早，目前国内对道德压力的研究较少。Leicht和Fennell在1997年发表文章关注了专业团队建设成本、责任制与个人发展变化的关系，而后这种在工作中因为受到外在压力而导致员工做出与个人价值观不符的行为，造成员工产生道德冲突的情境开始受到越来越多学者的关注。 以往研究将道德压力的内涵分为两种，一种是由于非伦理行为引起的压力。Shafer (2002)通过从事非伦理或不道德活动时所感受到的组织压力研究道德压力。Peterson (2003)根据Leicht和Fennell的研究将道德压力定义为员工感受到来自同事、主管和组织其他成员的压力，为了实现组织目标而牺牲个人价值观，从而导致员工道德冲突的情况。Tian & Peterson (2016)认为道德压力是促使员工做出非伦理亲组织行为的重要因素。当个体意识到在特定情况下坚持道德原则存在冲突，而外部因素迫使他们无法做出减少矛盾冲突的决定时，就会产生道德压力(Lützén et al.， 2003)。 第二种主要是有关职业道德的角色冲突所引起的压力。道德压力源于个人对其实现道德义务相关能力的不确定性(Reynolds， Owens， & Rubenstein， 2012)，这种不确定性会使个体产生焦虑、不安的心理状态，包含情感和认知过程(Coldwell et al.， 2008)。Cribb (2011)通过对护士的案例分析讨论了专业角色的日常道德负担，以及职业角色规范性期望和个人道德之间的关系。他还指出某些职业角色是社会道德规范制定的关键工具，很多职场角色(如教师群体、医护人员)有承担道德压力的道德义务，但个人道德观念与角色期望间的差异有时会引发内心的道德冲突，例如教师无法给予学生最有效的指导，医护人员在发现自己不能给予病人最合适的照顾时，都可能面临着角色期望与自身角色独立判断之间的强烈冲突。 2.2. 道德压力的测量 关于道德压力的测量，主要有量表和访谈两种形式。Shafer (2002)在研究中用四个题项进行道德压力的测量，采用李克特七点量表测得了员工在从事非伦理或不道德活动时感受到组织压力的频率。Tian & Peterson (2016)改编了Peterson (2003)的量表用于测量道德压力，三个题项内容为：1) 如果上司让我完成一些我觉得有些不道德的任务，我会觉得有压力。2) 为了获得上级对我工作表现的赞许，有时我认为有必要在工作中做一些不道德行为。3) 如果我必须在“我认为道德的行为”和“对我上司最好的行为”中做出决定，后者使我感到压力。 访谈的方法主要通过半结构化的焦点小组访谈，根据受访者工作环境中主要面临的道德困境进行访谈。受访者围绕主题展开自由交谈，在小组中的访谈能够启发受访者联想，发表出更多观点。比如有研究者针对教师群体的访谈，来帮助研究者探寻工作环境中道德压力的具体表现与来源(Lützén et al.， 2003; Cribb， 2011; Colnerud， 2015)。 从目前关于道德压力的测量现状来看，直接采用量表或是访谈的测量方式应用最为广泛，但仍未对道德压力的具体内涵及维度定义达成共识。未来在高校教师道德压力的测量中，应考虑高校教师群体的特殊性质，探索和明确更适用于此群体工作环境的题目与测试情境。 2.3. 高校教师道德压力的特征 2.3.1. 双重性 高校教师道德压力的双重性在于其来源包括了外部制度压力与内心的道德冲突。竞争机制作为资源配置的基本方式以得到广泛应用。在学术界，由于有限的学术资源需要通过竞争获得，学术成果成为学术竞争的结果指标直接或间接地与科研人员的待遇、职务以及获得其他利益挂钩。许多高校教师不得不为增加和提高课题、论文、著作、专利等数量和速度而疲于奔命，很难潜心从事研究，对科研的目的和意义缺乏关注和思考。成果造假、干扰学术评审等现象时有发生，违背了学术的公正与公平原则，给学术道德造成了直接的不良影响。研究表明显著影响高校青年教师学术道德的因素依次为学术素养、学术环境和考核评价压力(李瑞，2019)。这些都可能成为教师实施非伦理行为的诱因，从而增加教师们的道德压力。 高校教师面临的外部道德压力与工作环境和工作制度息息相关，而他们的内心冲突也在于此。高校教师对自身的工作具有很高的使命感和责任感，工作投入程度高，职业使命感会强化对工作资源和个人资源的动机作用(顾江洪，江新会等，2018)。因此，教师在面临非伦理亲组织行为或教学非伦理行为时会表现出更加强烈的对实现道德义务相关能力的不确定性，引发道德压力增加。 2.3.2. 独特性 教师群体的独特性使其承担了更多的道德义务，教学是教师的工作，但教师在工作中不仅仅有教学任务，对学生的心理健康关爱、德育工作等都需要教师承担。高校教师群体还有繁重的科研工作，学术道德压力对教师和学生都是一种考验，对于负责学生学术指导的教师也同样增加了工作负担。同时，“立德树人”的职业导向使得教师对自身德行修养有了更高的要求，对道德水平也提出了更高的标准。研究表明青年教师在个人能力和反思、讨论课程教学时倾向于将自己视为学生，教师似乎很难在作为“学生”，协作和教导学生责任之间建立和谐的关系(Dahlgren & Chiriac， 2009)，此外，教师在教学公平性、其他教师与学生关系、个人隐私边界等方面均存在道德困境(Colnerud， 2015)。 高校教师面临着绩效道德压力。这种道德压力主要是由绩效考核指标引起的非伦理行为倾向所导致的，当教师把注意力放在完成课题、论文的时间紧迫感上，就更有可能默许组织非伦理行为的发生，和学术不端行为打“擦边球”，同时也面临着巨大的道德压力。高校教师面临着育人道德压力，这其中又包括两种情形：一是由于教师本身专业能力与行动受限导致(Lindqvist et al.， 2017)，相比科研有些老师更擅长基础教学，在面临学生需要更大创新创造的空间时难以提供有力的支持，从而产生道德压力；二是教师本身职业生涯发展规划与学生发展水平产生冲突时容易产生道德压力，例如教师在科研创新方面付出巨大努力以寻求更好的发展而学生却没有深造计划，或者教师已经获得重大成果会暂时放缓科研脚步而学生却有极大的科研兴趣和追求等。高校教师还面临着同辈伦理压力，例如由于各种人情关系难以在各种学术评审、评价过程中坚守原则和保持客观；当自己的同事存在学术不端、学术腐败等行为时，或者得知学生成为导师的“廉价劳动力”，无法得到自己导师的有效指导甚至受到“性骚扰”时，一些教师很难基于自己的角色做出最符合道德的行为从而面临着巨大的道德压力。 研究表明，个体权力距离倾向在道德压力与道德评价之间起调节作用，具有高权力距离倾向的个人更信任、尊重和服从领导者，他们接受管理层的单向、自上而下的指导，低权力距离倾向的人则不太服从权威(Kirkman et al.， 2009)。这一结果更加表明教师群体的道德压力不仅来自组织，更有可能来自于他们本身独特的角色。
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user: 3. 高校教师道德压力的产生原因 3.1. 工作制度 工作制度会影响员工的道德压力。通常来说，资源是有限的，制度规程的设置一般是为了保证利益能够最大范围的惠及服务对象，因此个体可能会因为体制规程的限制而无法做出最符合自身道德观念的行动(Corley et al.， 2005)。高校教师群体面临着同样的困境，从事高等教育的教师群体知识水平高，承担着教学、科研和管理服务的多重责任，而现行的绩效考核制度更偏向对教师科研成果的考核，这会使得高校教师在很多情况下不得不将重心放在科研工作中，弱化管理职能，部分教学工作被边缘化，促使教师采取教学非伦理行为(张桂平&廖建桥，2014)，导致他们承担了巨大的道德压力。 此外，目前师德师风的建设在各高校广泛开展，有研究通过问卷调查和访谈表明大部分高校针对师德建设的制度不够完善，有些学校虽然制定了一些规范和制度，但相对笼统，定性的多、定量的少，缺乏可执行性和操作性，一些规范形同虚设，容易流于形式(郑爱平&张栋梁，2017)。师德建设对高校教师群体提出了更高的道德水准要求，但又难以明确教师的具体道德义务，容易导致教师对工作义务边界的模糊与困扰，无形中增加了教师的道德压力。 3.2. 科研绩效压力 对于高校教师群体而言，需要在时间和质量的严格要求下完成承担的科研项目，而考评如果不合格还将面临惩罚，承担了巨大的科研绩效压力。因科研绩效往往与职称评审、晋升等直接挂钩，教师们对绩效目标的追求也日益增显。研究发现绩效压力会影响员工的道德压力，感知到绩效压力的个体更容易做出一些轻率的决定，因为特殊情境下的个体往往聚焦于目标而忽略了对伦理的思考(Malhotra et al.， 2008)，更可能产生非伦理行为(Mitchell et al.， 2019)进而增加道德压力。此外，研究表明见证了组织的非伦理行为的员工会产生较大的道德压力(Bligh， 2008)。说明由于绩效压力影响下可能产生的非伦理行为会影响组织内部整体的道德压力水平。 3.3. 工作环境 我国高校对教师的绩效管理通常采用量化指标简单地考察教师的工作完成度，并且把考察结果和教师的年终考核、聘期考核、职称晋升、招生指标、奖惩等联系起来，增加了教师的工作压力(张天，施春华，&王宝军，2019)，这种任务导向下的工作环境可能会导致教师群体过于关注量化指标的完成情况，弱化了教师的职业理想信念和育人职责，容易产生内心冲突，提高道德压力水平。 此外，在高校环境中，某些学术不端行为和学术腐败现象虽违背学术道德，但能为组织群体和个人在学术资源的竞争中取得优势，这种行为虽然违反了规章制度，但由于从结果上能提升组织效率或他人福祉，引发了高校教师更多的内心道德冲突。道德氛围会影响个体对违规行为是否恰当的判断，可能会促使亲社会违规行为产生(Vardaman， Gondo， & Allen， 2014)。Fisher et al. (2013)的研究表明道德氛围越浓厚，组织成员在经历道德困境时有更少的道德压力，道德领导会激发各种利他性的道德行为，抑制不道德的行为(Avey， Palanski， & Walumbwa， 2011; Brown & Treviño， 2006)，下属与领导的道德观念契合会减少自身的道德压力(Ambrose， Arnaud， & Schminke， 2008)。因此加强教师道德水平建设，提升道德素质水平，有利于营造良好的道德氛围，降低高校教师群体的道德压力水平。
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user: 4. 高校教师道德压力的影响 4.1. 离职意向 DeTienne等(2012)学者的研究发现在控制了其他工作压力和人口统计学变量的之后道德压力仍能对离职意向有正向、显著的作用，员工个人与组织的道德契合会减少个人的道德压力，降低辞职意向(Ambrose， Arnaud， & Schminke， 2008; Zahra et al.， 2009)。在高校环境中，教师群体知识水平较高，同样具有较高的道德素质和责任感，学校的育人氛围符合教师群体的道德追求，能够给教师提供良好的职业发展前景，实现教师教书育人的理想信念，从而降低个人的道德压力，增强组织承诺，降低辞职意向。 4.2. 合作绩效 在跨文化企业的道德压力研究中，不同文化背景下的企业合作应当选择与东道主国家企业环境相适应的核心价值观和制度逻辑，以保证合作和企业绩效(Tan & Wang， 2011)。在高校环境中也是一样，在国际化发展的大形势下，不同文化背景的学者进行交流时，势必也会带来不同文化的碰撞交融，大家共同遵守学术道德伦理与规则，尊重彼此的科研创新成果，才能有效避免道德冲突，促进合作，提升组织绩效。 4.3. 心理健康 Gmelch等(1986)学者早在上世纪80年代就对美国80所高校的1920位教授进行工作压力的调查，该研究开创了对高校教师心理健康探索的先河，并在后续对高校教师心理健康状况展开的研究中发现，心理压力是高校教师的职业生活特点。我国学者也于上世纪90年代开始对教师心理健康进行了较为系统的研究，但道德压力对心理健康的影响还没有得到充分重视。以往研究发现，道德冲突和压力对心理健康造成了不良影响。 4.3.1. 工作满意度 过高的道德压力会影响道德氛围，对员工满意度和工作满意度有显著的负向影响(O’Donnell et al.， 2008; DeTienne et al.， 2012)。目前高等教育改革在高校中广泛开展，高校环境中教师聘任制、“非升即走”制使得科研成果对教师至关重要，学术资源竞争、人际关系和沟通方面的压力也随之增加，导致了工作不安全感的增加(Tytherleigh et al.， 2005)。有研究发现，高校改革、考核管理、工作负荷等对教师的工作满意度产生影响，使之对待同事和学生会采取消极态度(刘天印，2010)。 4.3.2. 情感枯竭 道德压力可能会导致情感枯竭、精神倦怠等问题(Pendry， 2007)。高校教师对工作投入程度高，对工作和科研成果也有着更高的期待。当面对外界环境或是自己内心的道德困境与冲突时，往往会因失落情绪陷入被动，工作效率降低，身心疲惫，甚至对自己的能力产生怀疑。情感枯竭是一种长期的慢性的消耗，是一种内在的冲突和被压抑的情感的积累，对个人的心理健康造成很大威胁。 4.3.3. 职业倦怠 职业倦怠指个体在工作压力下产生的身心疲劳与耗竭的状态。道德困境与道德压力会导致职业归属感变化，降低职业满意度，引起职业倦怠(Juthberg et al.， 2010; Sl Shbail et al.， 2018)。当员工在组织中面临道德压力而无法采取更好的行动时必然会导致挫败感，负性情绪积累而无法得到合理疏导时会导致情感、态度和行为的衰竭，引发职业倦怠(Nordam et al.， 2005; Ulrich et al.， 2007)，高校教师面临过大的道德压力时，会对自己的工作产生消极态度，难以在工作中发挥出色表现。 4.3.4. 心理疾病 高校教师群体知识水平高，大多具有很高的道德素质修养和很强的自尊心，在实践中一直面临着选择行动的正当性方面的困难，他们在“做自己的工作”和“做正确的事情”之间似乎难以找出可以证明选择公平原则的关键点，从而产生了高水平的道德压力，导致工作负荷和心理负担过重(Colnerud， 2015)，还可能会导致头痛、抑郁等问题(Nordam et al.， 2005)。他们在面临内心的道德冲突时通常会选择自己消化，会花费更多的时间进行权衡，产生更多焦虑、抑郁情绪，从而消耗大量心理资源，对心理健康造成负面影响。
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user: 5. 小结与展望 本研究对高校教师群体道德压力及其对心理健康之间影响进行了综述。高校教师群体的根本任务是教书育人，其道德压力因为群体角色的道德义务而具有特殊性，在新时代“立德树人”的背景下，高校教师对自身道德水平有了更高的追求，这意味着一旦教师有了道德方面的困扰，可能会产生更大的心理压力。道德压力不仅对心理健康有直接影响，同时也会受到其他工作压力的影响。以往研究局限有主要有：(1) 缺乏对道德压力的本土化和具体成分分析，以往的研究多产生于西方国家并且没有对道德压力进行维度划分和具体探究；(2) 以往研究关于道德压力影响心理健康的内部机制不够明晰，关于道德压力与其他工作压力之间的关系，以及道德压力对心理健康产生影响的中介变量没有更多深入的探究。因此，需要结合个体和团队层面开展一些实证研究，明确其具体影响机制。 今后研究可从以下几个方面开展： 第一，整合不同层面的道德压力研究。以往的研究多选取一线教师进行研究，他们面临的道德困境更多的与自身职业发展和教学工作有关，今后可以探究管理层面和组织层面中面临的道德压力，以及不同层面之间压力的扩散模型。 第二，深化道德压力对心理健康的影响机制研究。以往研究关于道德压力对心理健康影响的内部机制还不明确，对于哪些变量会影响道德压力和心理健康之间的关系及其影响程度如何还有待进一步探索。 第三，丰富道德压力理论。国外关于道德压力的研究开展较早，主要应用于医疗伦理领域，且近年来已经有了更多关于企业员工的相关研究。今后研究需要开展更多微观和实证研究，结合中国本土化的具体情境，以及中国高校教师群体的特殊背景，将道德压力应用到本土化的教师群体研究中。
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user: 摘 要 针对无锡地铁粉细砂地层高承压水基坑，建立了基坑突涌塑性破坏的有限元计算模型，研究了基坑突涌塑性破坏受力变形特征，分析了承压水位降深和坑底土粘聚力对基坑突涌的影响。结果表明：基坑开挖导致坑底土应力场产生了重新分布，应力重分布情况在端头井中部靠近标准段附近表现尤为突出，使得靠近标准段隆起位移最大，并且坑底土较周边产生应力突增的现象。端头井在靠近标准段两侧的坑底土底部的屈服应力比最大，所以在承压含水层顶板处最先发生破坏，然后破坏范围自底向上扩展，直至基坑底部发生破坏。坑底土最大竖向位移随着承压水水位降深增加而逐渐减小，大致呈线性变化；坑底土最大应力比随着承压水水位降深增加而逐渐减小，刚开始变化幅度较大，随后趋于平缓；坑底土最大竖向位移和坑底土最大应力比随着坑底土粘聚力增加而逐渐减小，粘聚力的增加对于基坑突涌稳定性的影响十分显著。 关键词 :粉细砂地层，高承压水，基坑，突涌，塑性破坏 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着我国地铁的快速发展，城市内深基坑工程变得比比皆是 [ 1 ]。而对于深基坑工程来说，很大的一个隐患就是由承压水引起的基坑突涌，特别在承压水层埋藏较浅的地区，如上海、杭州、无锡等地，防治基坑突涌更是工程中的重中之重 [ 2 ] [ 3 ]。目前的基坑设计主要依据基坑工程规范中的压力平衡法，即从基坑坑底至承压水顶部的土体重力抵抗承压水的压力。这种方法忽略了坑底土与基坑四周的摩擦力以及承压水对土体的渗透作用，因此和实际并不相符 [ 4 ]。有学者将基坑底部土体简化为均质梁单元，考虑土体的抗弯性能，这也不符合实际情况 [ 5 ]。另外在当前基坑抗突涌研究中，学者大多聚焦于基坑突涌的破坏模式和理论分析，以及发生基坑突涌事故后的具体处理措施，对于引起基坑突涌的地层条件、变形特性和参数分析研究较少 [ 6 ]。 本文基于数值分析方法，结合无锡地铁三号线某车站南端头井的实际工程案例和现场实测情况，用塑性破坏指标衡量基坑突涌破坏情况，并对基坑土层参数以及降水的影响进行分析，得到了坑底隆起和基坑降水、坑底土粘聚力的关系。
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user: 2. 突涌塑性破坏计算理论 2.1. 坑底土突涌塑性破坏条件 随着基坑开挖，基坑坑底承压水压强达到一定强度，坑底土会发生大的塑性变形或者所能承受应力大大降低的现象，导致基坑底部土体产生塑性破坏，承压水沿坑底裂隙涌出 [ 6 ] [ 7 ]。坑底隔水层土体塑性破坏条件一般写为： f ∗ ( σ i j ) = k f (1) 其中， f ∗ ( σ i j ) = k f 是应力分量的破坏函数； k f 是实验确定的常数。 2.2. 坑底土塑性屈服准则和本构关系 对于坑底土，假定土体塑性屈服符合Drucker-Prager准则，其屈服表达式为 [ 8 ] [ 9 ] ： f = α I 1 + J 2 − k = 0 α = 2 sin φ 3 ( 3 − sin φ ) ， k = 6 C ⋅ cos φ 3 ( 3 − sin φ ) } (2) 式中， I 1 、 J 2 分别为应力张量和应力偏张量第二不变量； C 、 φ 分别为坑底土粘聚力和内摩擦角。 2.3. 基坑突涌塑性破坏指标 为了表征坑底土突涌塑性破坏程度，对于服从Drucker-Prager准则的理想弹塑性材料，根据屈服方程，定义等效应力 [ 10 ] σ e = α I 1 + J 2 (3) 材料屈服参数 N σ > 1 ，等效应力 σ e 与材料屈服参数 σ y 之比称之为屈服应力比，即 N σ = σ e σ y 。由于 D-P屈服准则是一种经过修正的Mises屈服准则，它考虑了静水压力对屈服强度的影响，静水压力越高，其屈服强度越大。因此，对于含承压水基坑，当坑底土的屈服应力比 N σ > 1 时，坑底土产生塑性屈服破坏； N σ 越大，塑性破坏分布区也越大， N σ 的大小直接反映了坑底土突涌塑性破坏程度，是评价坑底土突涌塑性破坏程度的一个重要指标 [ 11 ] [ 12 ]。
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user: 3. 计算模型与计算参数 3.1. 工程概况 无锡地铁某车站为地下二层岛式车站，位于富水软弱地层，土层工程特性差，抗剪强度低，稳定性差；车站地层中地下水丰富，分别有潜水层、微承压含水层④ 1粘质粉土和④ 2粘质粉土夹粉砂层、第I承压水层砂性土⑥ 3粘质粉土和⑦ 2粘质粉土夹粉砂层。在这种富水软弱粉细砂地层中开挖施工地铁车站深基坑极易产生突涌、管涌、流砂或流土破坏，易造成坑底隆起变形和围护结构变形增大，影响基坑稳定。车站横剖面图如图1所示。 3.2. 计算模型 结合无锡地铁3号线某车站南端头井实际情况，采用ANSYS计算软件模拟，计算模型竖向范围取坑底至承压含水层顶面，模型高度为13.65 m，水平范围为23.2 m × 15.2 m，计算模型图2所示。 计算模型中，土体采用三维实体单元SOLID45模拟。在计算中，仅考虑降承压水的情况，通过在模型底部施加均布荷载等效承压水头压力。端头井的边界条件考虑约束承压水层顶面、坑底土与地连墙相连的3个侧面的水平位移和竖向位移，约束坑底土与标准段相连的侧面、基坑底面的水平位移 [ 13 ]。 图1. 车站端头井基坑横剖面图 图2. 计算模型图 3.3. 计算参数 根据规范资料，计算中土体弹性模量取为压缩模量的4倍，土体泊松比均取为0.4，南端头井承压水最终降深为3.583 m，各土层物理力学参数如表1所示 [ 14 ] [ 15 ]。 Table 1 Physical and mechanical parameters of soil laye 土层 土层厚度(m) 天然密度(g/cm 3 ) 弹性模量(MPa) 粘聚力(kPa) 内摩擦角(˚) ⑥ 1粘土 4.65 2.03 30.96 66.08 15.71 ⑥ 2粉质粘土 7.85 1.98 29.08 58.06 14.43 ⑦ 1粉质粘土 1.15 1.91 23.24 23.67 12.62 加权平均值 - 1.99 29.24 57.89 14.71 表1. 土层物理力学参数
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user: 4. 突涌破坏计算结果分析 4.1. 坑底土竖向位移分析 根据数值模拟分析研究结果，整理得到某车站南端头井在不降水的情况下开挖，坑底土的竖向位移如图3所示。靠近标准段的一面隆起位移最大，在垂直方向上从坑底至承压含水层顶面，竖向位移逐渐增大，最大值为85.88 mm。 图3. 坑底土竖向位移云图 4.2. 坑底土应力分析 图4是端头井在不降水的情况下开挖主应力云图，由图可见基坑开挖导致坑底土应力场产生了重新分布，该情况在端头井中部靠近标准段附近表现尤为突出，使得坑底土较周边产生应力突增的现象，最大应力为70.3 kPa。 图4. 坑底土最大主应力云图 4.3. 坑底土塑性区分析 屈服应力比是表现土体应力状态的参数，当该值大于1时，则表示该单元进入塑性破坏的状态。根据数值模拟分析研究结果，整理得到车站南端头井在不降水的情况下，坑底土的屈服应力比如图5所示，坑底土塑性破坏分布如图6所示。 图5. 坑底土屈服应力比云图 图6. 坑底土塑性破坏分布图 由图5和图6分析可知，在靠近标准段两侧的坑底土底部的屈服应力比最大，说明端头井在承压含水层顶板处最先发生破坏，然后破坏范围自底向上扩展，直至基坑底部发生破坏。由于基坑突涌的发生是承压水的高水头压力引起的，所以应该认真分析工程场地的承压水特性，制定有效的承压水降水设计方案，采取有效的承压水降水措施，将承压水位严格控制在安全埋深以下。
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user: 5. 基坑突涌破坏影响参数分析 5.1. 承压水位降深对基坑突涌影响 为了研究承压水基坑水位降深对基坑突涌塑性破坏的影响，考虑基坑承压水位降深分别为0 m (不降水)、1 m、2 m、3 m、3.583 m、4 m、5 m、6 m八种工况下，根据数值计算结果整理得到坑底土最大竖向位移、屈服应力比与基坑承压水水位降深的关系如图7、图8所示。 图7. 坑底土最大竖向位移–承压水水位降深曲线图 图8. 坑底土最大屈服应力比–承压水水位降深曲线图 从以上计算结果可以看出，在未达到最终降深之前，基坑坑底土存在自下而上贯通的塑性破坏区域，这意味着坑底土会发生突涌破坏。在达到最终降深3.583 m时，坑底土的塑性破坏区域没有自下而上贯通，所以不会发生突涌破坏。坑底土最大竖向位移随着承压水水位降深增加而逐渐减小，大致呈线性变化；坑底土最大应力比随着承压水水位降深增加而逐渐减小，刚开始变化幅度较大，随后趋于平缓。建议在降水过程中，要严格控制水位降深，确保基坑稳定。 5.2. 承压水基坑坑底土粘聚力对基坑突涌影响 为了研究承压水基坑坑底土粘聚力对基坑突涌塑性破坏的影响，在基坑不降承压水情况下，考虑坑底土粘聚力分别为：c = 57.89 kPa、70 kPa、80 kPa、90 kPa、100 kPa、110 kPa、及c = 120 kPa七种工况下，坑底土的突涌塑性破坏计算结果如下(图9、图10)： 图9. 坑底土最大竖向位移–坑底土粘聚力曲线 图10. 坑底土最大屈服应力比–坑底土粘聚力曲线图 从以上计算结果可以看出，坑底土最大竖向位移、坑底土最大应力比随着坑底土粘聚力增加而逐渐减小，粘聚力的增加对于基坑突涌稳定性的影响十分显著，直到基坑不会发生突涌，坑底土粘聚力的影响才逐渐减弱。当土的粘聚力提高至80 kPa (大约提高了30%)时，基坑不再出现自下而上贯通的塑性破坏区域，即不会发生突涌破坏。建议基坑开挖时考虑坑底土加固，可以有效提高基坑突涌稳定性，确保安全施工。
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user: 6. 结论 结合无锡地铁3号线某车站南端头井实际情况，采用ANSYS计算软件进行模拟计算，研究富水软弱高承压水基坑突涌稳定性机理与影响参数。主要结论如下： 1) 在考虑不降承压水的情况下，靠近标准段的一面隆起位移最大，在垂直方向上从坑底至承压含水层顶面，竖向位移逐渐增大，最大值为85.88 mm。基坑开挖导致坑底土应力场产生了重新分布，该情况在端头井中部靠近标准段附近表现尤为突出，使得坑底土较周边产生应力突增的现象，最大应力为70.3 kPa。在靠近标准段两侧的坑底土底部的屈服应力比最大，说明端头井在承压含水层顶板处最先发生破坏，然后破坏范围自底向上扩展，直至基坑底部发生破坏。 2) 由高承压水引起的基坑突涌发生在与地连墙相连的3个侧面，坑底土自下而上破坏范围越来越大。由于基坑突涌的发生是承压水的高水头压力引起的，所以应该认真分析工程场地的承压水特性，制定有效的承压水降水设计方案，采取有效的承压水降水措施，将承压水位严格控制在安全埋深以下。 3) 在未达到最终降深之前，基坑坑底土存在自下而上贯通的塑性破坏区域，这意味着坑底土会发生突涌破坏。在达到最终降深时，坑底土的塑性破坏区域没有自下而上贯通，所以不会发生突涌破坏。坑底土最大竖向位移随着承压水水位降深增加而逐渐减小，大致呈线性变化；坑底土最大应力比随着承压水水位降深增加而逐渐减小，刚开始变化幅度较大，随后趋于平缓。建议在降水过程中，要严格控制水位降深，确保基坑稳定。 4) 坑底土最大竖向位移、坑底土最大应力比随着坑底土粘聚力增加而逐渐减小，粘聚力的增加对于基坑突涌稳定性的影响十分显著，直到基坑不会发生突涌，坑底土粘聚力的影响才逐渐减弱。当土的粘聚力提高了30%时，基坑不再出现自下而上贯通的塑性破坏区域，即不会发生突涌破坏。建议基坑开挖时考虑坑底土加固，可以有效提高基坑突涌稳定性，确保安全施工。
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user: 摘 要 目前我国对于岩溶地区隧道绿色施工评价的研究较少，岩溶地区作为一种典型的水环境敏感区，对隧道绿色施工有着更高的标准。本评价模型采用层次分析法和专家打分法，针对岩溶地区隧道施工中影响生态环境的指标，采用合理的方法量化定性和定量指标，最后通过评分确定隧道施工的绿色施工等级。相信本模型的研究可以为岩溶地区隧道的绿色施工评价提供一种行之有效的参考。 关键词 :岩溶地区，绿色施工，层次分析法，隧道工程 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，为响应国家绿水青山的号召，绿色施工的理念早已成为评价各行各业效益的一项重要参考。隧道工程作为一种超长线性建筑施工工程，具有工程量大、耗材量高、对生态环境影响范围广的特点。结合目前国内外情况可知对隧道工程进行绿色施工评价是一件势在必行的事情。然而，当前和隧道相关的绿色评价模型和体系不多，本论文的目的在于根据岩溶地区高速公路隧道修建的特点以及特有的喀斯特地貌建立起一种专门针对于岩溶地区隧道建造的评价模型。 国外，在绿色施工评价方面，Huang H等 [ 1 ] 采用生命周期评价(LCA)方法对七种有前景的混凝土块进行分析，评估二氧化碳矿物碳化(MC)养护技术对于总环境的影响。Vyas GS等 [ 2 ] 采用层次分析法和模糊积分法相结合的方式对印度新建筑的绿色程度进行评估。Hikmat [ 3 ] 等针对发展中国家约旦存在能源资源匮乏和能源利用效率低下的问题开发了一套基于层次分析法的绿色建筑评估系统(SABA)，并将其与LEED、CASBEE、BREEAM、GBTool四个绿色建筑评级系统进行比较。至于具体针对类似岩溶地区绿色施工评价的国外案例也较少，只有少数文献可以起到参考的作用，如Aizizan等 [ 4 ] 针对目前公路建设以及维修材料中流行添加工业废料以达到废物回收利用的做法，开展了这种类型新型混合材料的浸出物对地表水和地下水质量影响的研究。 国内，张健 [ 5 ] 建立了一套针对高速铁路建造节材方面的评价体系。辛军 [ 6 ] 分析了铁路隧道施工对生态环境造成影响的因素并提出了一些保护措施。刘伟 [ 7 ] 等研究了隧道施工废水的水质特征，提出了“初沉 + 混凝 + 沉淀 + 过滤”的废水处理工艺。纪真 [ 8 ] 研究了水压光面爆破技术在隧道施工中的应用，降低了粉尘对环境的污染，不仅改善洞内空气质量，同时满足节能环保的要求。高昕 [ 9 ] 分析了隧道施工的特点、噪声来源以及噪音控制的实际状况，并提出了有效的防治措施。吕向红 [ 10 ] 分析了隧道粉尘的来源和采用的治理技术，采用模糊决策方法建立了控制模型，优化了隧道施工中粉尘的控制。罗鉴银 [ 11 ] 等人从影响范围和影响程度两个角度研究了在岩溶地区修建隧道对水资源的影响。邓朗妮、黄如寤 [ 12 ] 重点研究绿色施工方案实施的评价方法——价值工程法，此项研究对我国实施绿色施工有重大借鉴意义，为绿色施工技术实施标准的制定提供较好的依据。卢国春 [ 13 ] 、段春伟等人 [ 14 ] 针对具体的工程建设项目，详细论述了如何从施工技术和施工管理两大方面满足绿色施工的要求。 本文以岩溶地区高速公路隧道施工为研究对象，选择合适的指标，用层次分析法，从环境保护、节材、水污染、节能、施工管理五个方面，对岩溶地区施工的隧道进行评价。由于岩溶地区对于水环境较为敏感，所以相比于常规的绿色施工评价体系，本文研究的模评价型更加注重可能影响水环境的指标，更适用于岩溶地区高速公路隧道绿色施工的评价。相信本评价模型的建立能够为岩溶地区隧道修建的评价提供一种参考，也能为其他相关行业提供借鉴。
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user: 2. 绿色施工评价方法选择 工程施工过程复杂多变，涉及经济、环境、技术、材料、施工管理等一系列可量化、不可量化的因素，在施工评价模型建立过程中关键是相关指标的选取，既要考虑定量指标的定量分析方法，又要考虑不可量化指标的定性描述以及在评估中的赋值。 1) 对评价方法的要求 岩溶地区高速公路隧道绿色施工的评价涵盖许多指标，这使得评价模型的指标具有量多且复杂、定量与定性相结合的特点，所以需要的评价方法具有：① 能够兼容定性和定量指标；② 能够权衡不同指标的重要程度；③ 尽可能消除主观因素的影响；④ 逻辑清晰、层次分明等特点。 2) 评价方法的选择 本论文采用的评价方法为层次分析法，作为多目标决策分析方法中的一种，该方法将需要进行评比的方案划分为多个目标，再将目标细分为具体的指标，通过专家打分、问卷等形式确定每一层次各指标之间的权重，最后得到该方案中各个指标对于该方案的总权重向量。再将方案的指标按照相关标准进行评价，凸显方案指标的优劣，得到隶属度矩阵。将总权重向量和隶属度矩阵相乘，即可得到综合评分，分数越高表示绿色施工评价等级越好。
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user: 4. 小结 1) 本文用层次分析法，从环境保护、节材、水污染、节能、施工管理五个方面建立了评价指标体系。根据专家打分法得到了权重向量，并结合国家和行业的相关规范给出了计算隶属度矩阵的方法，从而建立起了一个完整的评价模型。 2) 一个标准的评估体系或模型需要满足科学性、整体全面性、动态性、可操作性、层次性五个方面的标准。本评估模型是科学合理的，理由如下：① 本模型中权重向量的确定采用专家打分法和萨蒂标度法并经过一致性检验消除主观因素影响，具有科学依据；② 本模型指标体系涵盖五个方面，评估指标全面，符合整体全面性要求；③ 某一指标权重的变动不会影响上一层以及本层次中不属于同一类的其他指标的权重，改动指标体系的部分参数较为容易，符合动态性要求；④ 指标的权重已经确定，需要计算的是指标对应的隶属度，将现场监测结果按照3.3节内容简单计算即可，符合可操作性要求；⑤ 评估模型中的指标体系采用层次分析法，符合层次性要求。
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user: 摘 要 随着基坑工程往深大方向发展，基坑带来的安全隐患也越来越多。支护结构对基坑整体的安全性至关重要，因此对支护结构的变形进行预测具有深远的意义。本文基于BP神经网络模型对湖南某变电站基坑的支护结构墙顶水平位移与墙顶竖向沉降进行了预测，选取了80天的监测数据作为数据样本，模型训练采用可变学习率法对进行优化，训练得到的BP神经网络模型对支护结构的变化趋势实现了较为准确的预测，在此基础上通过额外加入前序50天的监测数据扩大了训练集，实现了更高的预测精度，说明BP神经网络在基坑支护预测方面具有良好的适用性。 关键词 :BP神经网络，基坑工程，变形预测，支护结构 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着城市化的发展，城市中的高层超高层建筑不断增多，基坑也往更深更大的方向发展。支护结构对基坑整体的安全性至关重要，支护结构的失效往往会造成严重的安全事故，例如，支护结构强度不足引起的破坏会导致边坡的塌陷，过大的支护变形易造成周边地表的下沉，从而造成严重的生命财产损失。现阶段，城市中的深大基坑越来越多，支护结构的安全更加重要，因此，对基坑支护结构的变形进行精准的预测具有深远的意义。 目前，国内外已经有许多学者在相关领域进行了研究。基坑支护变形的预测方法大致可分为传统方法和新型智能方法。传统方法包括曲线拟合最小二乘法、双曲线模型、幂多项式模型、灰色模型等等，新型智能方法包括神经网络方法、灰色模型方法以及支持向量机等。传统方法方面，王小生等 [ 1 ] 采用最小二乘法对基坑开挖引起的建筑沉降监测数据进行了分析，用三次曲线拟合了其演化规律，赵慧军 [ 2 ] 采用数学函数拟合了基坑开挖支护结构的变形规律并提出了相应的控制方法，徐日庆等 [ 3 ] 基于影像源法预测了基坑开挖引起的土体水平位移，考虑了土体非均匀性的影响，刘美麟等 [ 4 ] 提出了改进MSD法并基于此分析了内支撑结合柔性围护结构支护的深大基坑开挖及支护过程的影响，对支护结构的变形展开了动态预测。随着智能算法和计算机性能的发展，近年来，新型智能方法在基坑预测领域的应用也越来越多。灰色模型方面，孟雪 [ 5 ] 等基于层次分析法选取了基坑关键要素，结合灰色GM (1，1)和神经网络建立了基坑周边地表的沉降预测模型。支持向量机方面，刘斌 [ 6 ] 基于粒子群算法和混沌理论，构建了混沌优化PSO-SVM模型对基坑变形进行了预测。神经网络方面，王成汤等 [ 7 ] 针对地铁车站基坑施工，提出了基于多态模糊贝叶斯网络的深基坑坍塌风险预测方法，郭健等 [ 8 ] 构建了小波网络W-RBF预测模型，并对经过小波虑噪后的基坑沉降数据进行了预测，宋楚平 [ 9 ] 采用基于遗传算法的BP神经网络模型对基坑的沉降进行了预测，张宏等 [ 10 ] 建立了深基坑非施工期钢支撑轴力BP神经预测模型，使用Matlab软件进行了模型训练，并用实测数据进行了验证，韦猛等 [ 11 ] 基于T-S模糊神经网络构建了多信息融合模型，实现了对深基坑安全预警信息进行智能分析处理。 本文基于BP神经网络模型，针对湖南某变电站基坑支护结构变形监测数据进行分析，以墙顶水平位移和墙顶竖向沉降作为预测对象，选取典型测点并将其80天的监测数据作为样本，进行模型训练和预测，在此基础上，选取部分测点对其模型扩大训练集进行预测结果优化。
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user: 2. BP (Back Propagation)神经网络 BP神经网络的学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成 [ 12 ]。正向传播时，输入样本从输入层传入，在隐层进行逐层计算，然后将结果输出到输出层 [ 13 ]。计算输出层的输出与实际输出的差值，开始反向传播阶段：将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并基于误差修正其中的相关参数，从而实现网络的训练，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。BP网络由输入层﹑输出层和隐层组成，如图1所示，在该BP神经网络中，有p个输入，o个输出，还有q个隐含单元，以此实现从p到o的映射。 图1. BP神经网络原理示意图 对于BP神经网络的输出层和隐藏层，正向计算时，每个神经元的输出计算公式可表示为： y = f ( ∑ i = 0 n − 1 w i x i − θ ) (1) 其中， ∑ i = 0 n − 1 w i x i 为该单元的输入，w i 为前一层第i个单元的权值，x i 为前一层第i个单元的输出值，n为前 一层单元总数，f为激发函数，输出为1或0，θ为内部阈值。 反向传播算法(Backpropagation Algorithm，简称BP算法)是一种常用的训练算法，可用来学习多层结构网络的权值，目标是最小化网络输出值和实际值之间的误差平方，采用梯度下降法对权值进行更新，每次训练的权值调整由三个方面因素决定，分别为学习率，本层误差值，本层输入值。神经网络的训练过程，即是对权值的计算和调整。 BP算法是基于对误差的修正进行训练的，学习率是BP算法的重要部分，学习率的大小对收敛速度和训练结果有很大影响：学习率过小会导致收敛速度慢，而学习率过大又易出现权值振荡的情况 [ 14 ]。因此常需要对BP神经网络网络进行一定的改进，目前常用的方法有可变学习率法，遗传算法 [ 15 ] 、共轭梯度法 [ 16 ] 等。本文采用变化学习率的方式对网络进行优化，预先设定一个迭代次数阈值，当迭代次数超过该值时，对学习率进行一定程度的折减，以变化的学习率实现网络的优化。
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user: 3. 基于BP神经网络的基坑支护结构变形预测 3.1. 数据选取与处理 本文基于湖南某变电站基坑的支护结构变形数据，根据其支护结构变形的情况选取关键节点进行预测。所选基坑的支护结构为地下连续墙，主要的监测项目为墙顶水平位移与墙体沉降，考虑该基坑东面紧邻高层建筑，将东侧的地下连续墙变形作为主要的预测对象，以对潜在的变形趋势进行预测。 根据东侧地下连续墙的变形情况和测点布置，选取墙顶水平位移测点D3与墙顶竖向沉降测点Q5作为预测对象，将其连续80天的监测数据作为数据集。对数据集进行划分，前80%的数据作为训练集，后20%的数据作为测试集，训练集中，选取10%的数据作为验证集。为了避免数据的绝对值对网络的性能产生影响，需要对选取的训练集进行归一化处理： x i = x i − μ σ (2) 其中，x i 为第i个样本的值，μ为数据集均值，σ为数据集的标准差。 3.2. 墙顶水平位移预测 选取代表性测点D3与D22作为样本，整理其监测数据，建立BP神经网络，网络包含输入层、隐藏层、输出层，其中输入层与输出层神经元个数为1，隐藏层为单层，神经元个数为50，采用降低学习率的方法对模型进行优化，初始学习率为0.01，在125次训练次数后学习率折减为0.005。基于该BP神经网络模型，输入训练集进行学习，当训练集误差逐渐减小而验证集误差逐渐增加时，可认为BP神经网络模型进入了过拟合阶段，此时停止训练，完成BP神经网络的训练。 所用模型的隐藏层结构和神经元个数通过随机搜索法 [ 17 ] 得到，训练过程如图2所示，最佳训练次数为250次左右。 图2. 墙顶水平位移预测BP神经网络模型训练过程 基于训练后的BP神经网络模型对D3和D22第66至81天的水平位移进行预测，预测结果和实际监测值的对比如图3与图4所示。整体上BP神经网络对于位移变化趋势预测较为准确，能较好地反应测点水平位移的整体发展趋势，但同时存在误差较大的预测点。图3中对D3测点的预测，较好地预测出了该测点位移先增加、后减小、再增加的变化趋势，但是预测的位移值均偏小于实际观测值，同时，在个别时间段的预测结果偏差较大，主要表现在第73至78天预测值与观测值的误差均突破了0.5 mm。图4中对D22测点的预测结果，反应了其先小幅波动再大幅增长的趋势，尤其对于第70至74天的起伏，以及第80天后的水平位移大幅增长都进行了准确的预测，但在个别节点，如第67天，第71、72天，第77、78天误差相对较高。整体而言，该模型对支护结构水平位移的整体变化趋势预测较准确，其对支护结构水平位移随着时间的增减预测具有较高的参考性，但模型对具体时间节点的水平位移预测结构精确度相对较低。 图3. 测点D3墙顶水平位移预测结果 图4. 测点D22墙顶水平位移预测结果 3.3. 墙顶竖向沉降预测 基于同样的原理，选取代表性测点Q5与Q12，对其墙顶竖向沉降进行预测。建立BP神经网络，采用随机搜索法，确定最佳网络结构：输入层与输出层神经元个数为1，隐藏层为单层，隐藏层神经元个数为50。采用降低学习率法对训练过程进行优化，初始学习率为0.01，迭代100次后下降为0.005。将训练集输入模型进行训练，训练过程如图5所示，最佳训练次数为200。基于训练后的BP神经网络模型对测点Q5与Q12墙顶竖向沉降进行预测。 图5. 墙顶竖向沉降预测BP神经网络模型训练过程 对测点Q5的第66至82天的墙顶竖向沉降预测结果与实际监测值的对比如图6所示，预测得到的竖向沉降曲线趋势与实际观测的沉降曲线发展趋势基本吻合，说明该预测能较好地反应竖向沉降变化的趋势，具体而言，预测曲线对72至76天的沉降波动做出了较好地预测，并成功预测了该周期初期和末期的沉降平稳发展趋势，然而，该模型预测的沉降均值大于实际监测值，并在个别时间点的预测值出现了较大的误差，如第70天、72天、73天、74天。测点Q12墙顶竖向沉降预测结果如图7所示，其较好地反应了沉降先增大后减小的整体趋势，并预测了沉降趋势的小幅波动，但其同样在个别节点出现了相对大的误差，如第75、79、80天。预测结果说明该模型在沉降发展趋势方面预测准确，而对具体沉降值的预测精确度有待提高。 图6. 测点Q5墙顶竖向沉降预测结果 图7. 测点Q12墙顶竖向沉降预测结果 3.4. 扩大训练集后的预测结果 对于BP神经网络而言，预测的准确度与训练集的大小有密切的关系。基坑支护结构的变形问题是一个复杂的多特征变化问题，要得到更加可靠的预测模型，就需要更多准确的训练数据。因此，针对3.2，3.3中所得到的预测结果，对墙顶水平位移D3测点和墙顶竖向沉降Q12测点的预测训练集，额外加入前序50天的监测数据，以增大训练集的大小。扩大训练集后的预测结果如图8和图9所示。 图8. 扩大训练集后的测点D3墙顶水平位移预测结果 对比图3与图8，可以发现扩大训练集后的测点D3墙顶水平位移预测结果精确度有所提高，在扩大训练集之前预测结果平均误差0.51 mm，扩大训练集后的预测结果平均误差降低为0.36 mm，误差的减小说明训练集增大有助于整体预测精确度的提高。同时预测得到的墙顶水平位移变化趋势也与真实情况更加贴合，基本反映出了其波动的规律。 图9. 扩大训练集后的测点Q12墙顶竖向沉降预测结果 对比图6和图9，发现扩大训练集后Q12墙顶竖向沉降预测结果整体精确度没有明显提高，预测结果平均误差由0.47 mm升高为0.48 mm。观察扩大训练集后预测得到的墙顶竖向沉降变化趋势，发现扩大训练集后的预测结果在预测区间的前8天预测的趋势更加准确，但是在后8天的预测结果偏差变大了。分析其原因，新增的监测数据加强了对一部分沉降变化规律的学习，因此预测区间前半段的预测结果有显著改善，但是其监测数据中可能存在异常数据，对其他部分沉降变化规律的学习造成了干扰，导致预测结果后半段偏差有所扩大。 3.5. 预测结果分析 本文采用BP神经网络对基坑支护的墙顶水平位移和竖向沉降进行了预测，预测结果表明，在本例中，BP神经网络对墙顶水平位移和竖向沉降的整体发展趋势和局部波动可以实现准确的预测，但是对具体时间点的位移或者沉降预测值的预测精确度有待提高。在此基础上，本文扩大训练集重新训练了BP神经网络，对墙顶水平位移测点D3和墙顶竖向沉降测点Q12新增了前序50天监测数据至模型训练集中，结果表明预测精度整体有所上升。 预测结果与真实值存在较大的局部误差，分析原因，第一是因为本模型在实现预测一段时间的位移和沉降时，其后续天数的预测值是由前面预测值输入预测模型得到的，因此前面预测值的误差会影响后续天数预测的结果，导致误差积累，越往后时间的预测结果越不准确；第二，BP神经网络的训练需要基于大量的训练样本，训练样本越充分准确，得到的预测模型越可靠，对于本基坑支护结构而言，其监测数据相对较少，训练样本不足；第三，现场监测手段数据存在一定的错误和异常，异常值对模型的训练存在显著的影响，最终导致预测精度的下降。
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user: 4. 结论与展望 本文基于BP神经网络模型对湖南某变电站基坑地下连续墙的墙顶水平位移和竖向沉降进行了预测，取得了较准确的预测结果，并在此基础上扩大模型训练集后进行了预测，提高了预测精准度，并对其中产生的误差进行了分析，得到的主要结论如下： 1) 本文通过BP神经网络模型实现了较准确的支护变形预测，说明神经网络模型对基坑支护结构的预测具有较高适用性，基坑支护结构变形受到许多因素的影响，其作用机理复杂且具有很强的规律性，传统方法难以构建准确的预测模型，而神经网络模型具有强大的拟合能力，可以很好地预测基坑支护变形的发展趋势。 2) 本文通过扩大模型训练集，提高了BP神经网络模型的预测精度，说明BP神经网络模型的精度非常依赖于训练集的质量，在工程应用中，应尽可能地用有效数据扩大模型训练集。 3) 通过可变学习率法有效减小了模型训练的时间，使其可以快速收敛并保证训练效果，说明可变学习率法对神经网络训练过程具有良好的优化效果。 4) 训练集中的异常值对模型的训练具有显著影响，导致BP神经网络预测的准确度下降，说明训练集的准确度和神经网络预测精度直接相关，更多的有效训练数据可以促使模型的预测精度和泛化能力进一步提高，在实际应用中，应注意排除训练集中的异常数据，同时基于数据量大小对网络结构进行相应的调整，以保证模型的精度。