(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210782682.0 (22)申请日 2022.07.05 (71)申请人 中国电建集团华 东勘测设计 研究院 有限公司 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路 22号 申请人 浙江华东工程咨询有限公司 (72)发明人 李贺勇　张军波　方华　徐大鹏　 陶袁钦　虞梦菲　李世俊　周张见　 (74)专利代理 机构 杭州九洲专利事务所有限公 司 33101 专利代理师 韩小燕　沈敏强 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/08(2012.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 30/23(2020.01) G06F 30/13(2020.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 基于双向长短时记忆神经网络的基坑开挖 贝叶斯更新方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于双向长短时记忆神经 网络的基坑开挖贝叶斯更新方法。 适用于基坑开 挖变形预测领域。 本发明所采用的技术方案是： 一种基于双向长短时记忆神经网络的基坑开挖 贝叶斯更新方法， 其特征在于： S1、 基于用户确定 的土体参数先验分布随机生成多个用于预测基 坑侧移的土体参数； S2、 将用于预测基坑侧移的 土体参数代入经训练的双向长短时记忆神经网 络模型， 获取该土体参数对应迭代 步的基坑侧移 预测值； S3、 基于基坑侧移预测值和与该基坑侧 移预测值对应的基坑侧移观测值更新土样参数， 形成下一迭代 步用于预测基坑侧移的土体参数； S4、 重复步骤S2、 S3， 直至满足迭代次数要求。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 115115118 A 2022.09.27 CN 115115118 A 1.一种基于双向长短时记 忆神经网络的基坑 开挖贝叶斯更新方法， 其特 征在于： S1、 基于用户确定的土体参数 先验分布随机生成多个用于预测基坑侧移的土体参数； S2、 将用于预测基坑侧移的土体参数代入经训练的双 向长短时记忆神经网络模型， 获 取该土体参数对应迭代步的基坑侧移预测值； S3、 基于基坑侧移预测值和与该基坑侧移预测值对应的基坑侧移观测值更新土样参 数， 形成下一迭代步用于预测基坑侧移的土体参数； S4、 重复步骤S2、 S3， 直至满足迭代次数要求。 2.根据权利要求1所述的基于双向长短时记忆神经网络的基坑开挖贝叶斯更新方法， 其特征在于， 所述双向长短时记 忆神经网络模型的训练包括： 基于土体参数 取值范围， 通过随机抽样算法生成多个土体参数随机样本； 基于具体工程建立有限元模型， 模拟开挖过程计算基坑开挖侧移， 生成以土体参数随 机样本为输入， 基坑侧移为输出的数据集； 将数据集随机划分为训练集和 测试集， 以训练和 测试双向长短时记 忆神经网络模型。 3.根据权利要求1所述的基于双向长短时记忆神经网络的基坑开挖贝叶斯更新方法， 其特征在于， 所述基于基坑侧移预测值和与该基坑侧移预测值对应的基坑侧移观测值更新 土样参数， 包括： 基于多重集合卡尔曼滤波算法结合迭代步的基坑侧移预测值和该迭代步对应的基坑 侧移观测值更新该迭代步对应的土样参数。 4.根据权利要求3所述的基于双向长短时记忆神经网络的基坑开挖贝叶斯更新方法， 其特征在于， 包括： Ki＝Dxy,i(Dyy,i+aiR)‑1 其中， 为第i迭代步更新的土样参数； 为第i迭代步用于预测的土样参数， 即为第 i‑1迭代步更新的土样参数； Ki第i迭代步计算的卡尔曼增益矩阵； di为第i迭代步对应的基 坑侧移观测值； ai为EnKF‑MDA中观测误差的放大系数； εi为观测误差， 服从均值为0、 协方差 为R的高斯分布； yi为第i迭代步的基坑侧移预测值； Dxy,i为第i迭代步土样参数与基坑侧 移 观测值的互协方差矩阵； Dyy,i为第i迭代步基坑侧移观测值的自协方差矩阵。 5.根据权利要求1所述的基于双向长短时记忆神经网络的基坑开挖贝叶斯更新方法， 其特征在于， 所述土体参数包括压缩参数、 回弹参数、 临界状态应力比和泊松比。 6.一种基于双向长短时记 忆神经网络的基坑 开挖贝叶斯更新装置， 其特 征在于， 包括： 初始参数生成模块， 用于基于用户确定的土体参数先验分布随机生成多个用于预测基 坑侧移的土体参数； 模型预测模块， 用于将用于预测基坑侧 移的土体参数代入经训练 的双向长短时记忆神 经网络模型， 获取 该土体参数对应迭代步的基坑侧移预测值； 参数更新模块， 用于基于基坑侧 移预测值和与 该基坑侧移预测值对应的基坑侧 移观测 值更新土样参数， 形成下一迭代步用于预测基坑侧移的土体参数。 7.一种存储介质， 其上存储有能被处理器执行的计算机程序， 其特征在于： 所述计算机 程序被执行时实现权利要求1～5任意一项所述基于双向长短时记忆神经网络的基坑开挖权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115115118 A 2贝叶斯更新方法的步骤。 8.一种电子设备， 具有存储器和 处理器， 存储器上存储有能被处理器执行的计算机程 序， 其特征在于： 所述计算机程序被执行时实现权利要求1～5任意一项所述基于双向长短 时记忆神经网络的基坑 开挖贝叶斯更新方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115115118 A 3