基于深度學(xué)習(xí)的隧道襯砌多源響應(yīng)概率預(yù)測方法

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摘 要：隧道結(jié)構(gòu)在施工及運(yùn)營期間，受諸多復(fù)雜因素的共同作用，其受力狀態(tài)與變形特性會隨時間逐漸演變。為此，提出一種融合注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)概率模型，旨在精準(zhǔn)預(yù)測與評估隧道襯砌結(jié)構(gòu)中關(guān)鍵不利位置的安全狀態(tài)。首先，采用斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，篩選出與襯砌結(jié)構(gòu)最不利位置高度相關(guān)的土壓力數(shù)據(jù)和混凝土應(yīng)變數(shù)據(jù)作為輸入特征；隨后，設(shè)計(jì)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行多源數(shù)據(jù)特征提取，并構(gòu)建特征共享層以融合不同位置的數(shù)據(jù)信息；接著，將提取的特征送入長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）進(jìn)行時間序列分析預(yù)測，并引入自注意力（Attention）機(jī)制對特征進(jìn)行加權(quán)優(yōu)化，從而進(jìn)一步提高預(yù)測的精確度；最后，建立高斯概率回歸模型，以解決結(jié)構(gòu)響應(yīng)預(yù)測誤差所引起的安全系數(shù)計(jì)算不確定性量化和評價問題。（剩余15511字）