摘要
本申请公开了一种基坑开挖变形预测方法、装置、设备及介质,涉及岩土工程监测与人工智能交叉领域,该方法包括:实时采集基坑的多源监测数据;根据当前时步前设定时段内的多源监测数据,构建历史工程建设时序数据;根据历史工程建设时序数据,采用变形预测模型,预测下一时步基坑的变形值;其中,变形预测模型为采用基于自适应惯性权重的麻雀搜索算法确定BP神经网络的初始参数,并采用LM算法对所述初始参数进行局部优化后,采用训练样本集对BP神经网络进行训练得到;训练样本集中包括历史设定时段内各时步的多源监测数据。本申请提高了BP神经网络的收敛速度及变形预测模型的稳定性,进而提高了复杂工况下的变形预测精度。