基于SSA-LSTM的富水区地铁深基坑土层参数反分析

摘要

富水区地铁深基坑施工过程中，开挖卸荷、降水扰动和支护结构受力调整等因素会改变土体实际力学状态，使经验参数取值难以准确反映现场变形响应。为提高深基坑数值模拟参数取值的合理性，文中以南昌地铁二号线东延工程城南大道北站深基坑为工程背景，选取粉质黏土和砾砂层的弹性模量、黏聚力作为待反演参数，结合正交试验、均匀设计和FLAC3D数值正分析构建“土层参数-监测响应”样本库，建立基于麻雀搜索算法优化长短时记忆网络的SSA-LSTM（Sparrow Search Algorithm-Long Short-Term Memory）土层参数反分析模型。以现场实测位移为目标，通过误差最小化搜索最优参数组合，并将反演参数重新代入数值模型进行验证。结果表明，反演得到的粉质黏土①、粉质黏土②和砾砂层弹性模量分别为30MPa、40MPa和28MPa，黏聚力分别为32kPa、33kPa和45kPa；反演参数代入数值模型后，Az、Bx、Cx、Dx、Ez和Fz六个测点计算值与实测值吻合较好，最大相对误差为4.0%。与随机森林和人工神经网络模型相比，SSA-LSTM模型在RMSE、MAE、MAPE和R2等评价指标上表现更优，说明该方法具有较好的非线性映射能力和参数识别精度，可为富水区地铁深基坑施工期参数修正和变形分析提供参考。