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程慶軍¹ ,  董明豹² ,  馬辰旭¹  ,  劉艷冬¹  ,  盧蘭萍¹

 

( 1 .  河北工程大學 土木工程學院 ，邯鄲 056038 ;  2.  中煤光華地質工程有限公司 ，邯鄲 056038)

摘   要 ：為對基坑開挖引起的變形進行更準確的預測 ，研究了一種聚類分析與時間序列預測相結合的沉降預測模型 ，利用密度峰值聚類算法  (DPC)  對具有類似變形模式特征的監測點進行空間分類 ，提取各個監測點之間的空間相關性 ，用以找出監測點中的聚類中心 ，構建了結合卷積神經網絡  ( CNN) ,  長短時記憶神經網絡(LSTM) ,  科爾莫哥羅夫 －阿諾德網絡  (KAN)   的建筑物變形預測模型 ，該模型優化了長短時記憶神經網絡的特征提取能力和其泛用性 ，將聚類中心監測點數據輸入進行預測。結果表明：該模型在平均絕對誤差和均方根誤差較其他模型更低的情況下 ，擬合系數都維持在 90% 以上 ，精準度和適用性均得到提升 ，更適用于基坑施工過程中的變形預測 ，對實際基坑工程具有很大的現實指導意義。

關鍵詞 ：神經網絡 ；科爾莫哥羅夫 －阿諾德網絡 ；密度峰值聚類 ；沉降預測

中圖分類號：TU434           文獻標志碼：A           文章編號： 1005- 8249   (2026)  01- 0123- 05

DOI:10. 19860/j.cnki.issn1005 - 8249.2026.01 .022

CHENG Qingjun¹  ,   DONG Mingbao² ,   MA Chenxu¹  ,  LIU Yandong¹  ,  LU Lanping¹

( 1 . School of Civil Engineering ,   HeBei University of Engineering ,   Handan 056038 ,   China;

2. Middling Coal Guanghua Geological Engineering Co . ,  Ltd. ,   Handan 056038 ,   China)

Abstract :  To make more  accurate  predictions  of the  deformation  caused  by  foundation pit  excavation ,   a  settlement  prediction model combining cluster analysis and time series prediction was studied.   The density peak clustering  (DPC)  algorithm was used to spatially classify monitoring points with  similar deformation pattern characteristics ,   extracting the  spatial  correlation  between each monitoring  point  to identify  the cluster centers   among  the monitoring points .    A building deformation prediction model combining convolutional neural network (CNN) ,  long short - term memory (LSTM) ,   and Kolmogorov - Arnold network  (KAN) was constructed.   This  model  optimized  the  feature  extraction  ability  and  generalization  of the  LSTM and  input  the data  of  the cluster center monitoring points for prediction.   The results  show that ,   with lower mean absolute error and root mean square error compared to other models ,   the fitting coefficient of this model remains above 90% ,   improving both accuracy and applicability. It is more suitable for deformation prediction during foundation pit construction and has significant practical guiding significance for actual foundation pit projects .

Key words :  neural network;  kolmogorov - arnold network;   density peak clustering;  settlement forecast

作者簡介：程慶軍  (2001 —) ,  男 ，碩士研究生 ，研究方向：巖土工程。

通信作者：盧蘭萍  (1964—) ,  女 ，碩士 ，教授 ，研究方向：巖土工程。

收稿日期：2025 - 03 - 31