BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大壩變形預(yù)測分析中的應(yīng)用

【摘要】首先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念，通過建立的改進(jìn)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，整體考慮影響大壩變形的影響因子，對大壩位移撓度預(yù)測系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果能夠?qū)崿F(xiàn)對大壩變形預(yù)測數(shù)據(jù)的預(yù)報，顯示出較好的擬合和預(yù)報結(jié)果。

【關(guān)鍵詞】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；大壩變形監(jiān)測；預(yù)測

1 引言

人類社會的進(jìn)步和國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，加快了工程建設(shè)的進(jìn)程，并且對現(xiàn)代工程建筑物的規(guī)模、造型、難度提出了更高的要求。與此同時，變形監(jiān)測的意義更加重要。變形分析及變形趨勢預(yù)測問題，不僅在工程建設(shè)及保障人民生命財產(chǎn)安全方面具有重要意義，就單純從技術(shù)理論的角度而言，也是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程。隨著變形監(jiān)測技術(shù)的更新及工程實際的需要，如何引用先進(jìn)的數(shù)學(xué)理論和分析方法來深入地了解變形的非線性、復(fù)雜性，是目前變形監(jiān)測分析研究的重點。

近年來，在變形觀測數(shù)據(jù)處理和分析方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究也逐步展開。在安全監(jiān)測數(shù)據(jù)處理、信息分析、評價等方面，由于各種因素之間的非線性、復(fù)雜性和不確定性，數(shù)據(jù)處理有一定的困難，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法存在許多弊端。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高速性、大規(guī)模并行處理的高效性、高度的容錯性和穩(wěn)健性、高維的非線性動態(tài)特性，適用于復(fù)雜的非線性問題的研究。

2大壩變形監(jiān)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

2.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

在多種多樣的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，誤差反向傳播（Error Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是實現(xiàn)映射變換的前饋型網(wǎng)絡(luò)中最常使用的一類網(wǎng)絡(luò)，也是人們研究最多，認(rèn)識最清楚的一類網(wǎng)絡(luò)。BP算法屬于占算法，是一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法。其基本思想是通過調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值使網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和達(dá)到最小，也就是使輸出值盡可能的接近期望值。從結(jié)構(gòu)上講，三層BP網(wǎng)絡(luò)是一個典型的前饋層次網(wǎng)絡(luò)，它被分為輸入層IL（Input Layer）、隱含層HL（Hiden Layer）和輸出層OL（Output Layer）。同層節(jié)點間無關(guān)聯(lián)，異層神經(jīng)元前向連接，其中，IL層含r個節(jié)點，對應(yīng)于BP網(wǎng)絡(luò)可感知的r個輸入；OL層含有n個節(jié)點，與BP網(wǎng)絡(luò)的n種輸出響應(yīng)相對應(yīng)；HL層節(jié)點數(shù)目m可根據(jù)需要設(shè)置。

2.1模型輸入節(jié)點的選取

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大壩位移預(yù)測，就是應(yīng)用大量的測量值作為輸入輸出樣本，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，通過調(diào)整權(quán)值，使系統(tǒng)輸出逼近實際輸出樣本，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到模擬一個真實力學(xué)系統(tǒng)的程度。

大壩變形分析BP網(wǎng)絡(luò)模型的輸入輸出節(jié)點的選擇：

大壩在水壓、溫度等荷載作用下產(chǎn)生位移 。因此，按其成因，大壩位移可分為水壓分量 、溫度分量 以及由于混凝土的徐變和基巖流變引起的時效分量 。即：

（1）

（1） 水壓分量

水壓分量描述的是水壓荷載作用下效應(yīng)量的彈性或可恢復(fù)變化部分。在線彈性范圍內(nèi)，在水壓荷載作用下壩體任一點的位移由壩體本身位移、壩基位移和庫盤變形引起的位移等三部分組成。

根據(jù)工程力學(xué)的推導(dǎo)可知：重力壩水壓分量與水頭 、 、 呈比例關(guān)系；對拱壩，水壓分量與從 、 、 、 、 呈比例關(guān)系。因而，其表達(dá)式可寫為：

（2）

式中， 為系數(shù)， 為觀測日水深， 為初始日水深。

（2） 溫度分量

由于氣溫一般呈年周期變化，使得壩體上下游混凝土溫度的變化不一致。在夏季，壩下游混凝土由于太陽暴曬，其溫度高于氣溫，但在壩的上游面，大部分混凝土浸在水面之下，其溫度將低于氣溫，這樣就使得壩體向上傾斜，而在冬季，情況恰好相反。通常，如只有氣溫資料，大壩的溫度場取決于上下游面的水溫和氣溫變化，并與之呈線性關(guān)系，同時，應(yīng)考慮到壩體溫度相對于水溫和氣溫的滯后性，可采用前期氣溫模擬壩體混凝體溫度對壩體位移的影響，即用氣溫觀測值作為因子，則溫度分量的一般表達(dá)式為：

（3）

式中： 為系數(shù)， 為觀測日前 天的平均氣溫或水溫，通常可以取觀測日當(dāng)天、前5天、前15天、前30天、前60天、前90天、前120天的平均氣溫或水溫。

（3） 時效分量

時效分量描述的是水位、溫度荷載以外的諸因素所引起的因變量隨時間演進(jìn)的變化部分。其影響因素在三個分量中是最為復(fù)雜的，它綜合反映了壩體混凝土和基巖的徐變、塑性變形以及基巖地質(zhì)構(gòu)造的壓縮變形，同時還包括壩體裂縫引起的不可逆變形以及自身體積變形。

一般正常運(yùn)行的大壩，時效位移的變化規(guī)律為初期變化急劇，后期漸趨穩(wěn)定。傳統(tǒng)時效分量的因子都可歸結(jié)為單個自變量（時間）的函數(shù)。其時效位移的數(shù)學(xué)模式為：

（4）

式中： 、 為系數(shù)， 為觀測日至始觀測日的累計天數(shù)除以100。

根據(jù)以上分析，若示大壩為一個輸入輸出系統(tǒng)，則在一定條件下存在下述關(guān)系： （5）

而大壩變形的BP網(wǎng)絡(luò)模型的輸出節(jié)點就是大壩的變形量。

3 大壩變形監(jiān)測實例分析

以某大壩壩段1996 年和1997 年的撓度觀測資料作為分析對象，輸入向量由大壩上下游水位差因子 ， 時效因子 （ 為觀測日至基準(zhǔn)日的累計天數(shù)除以100） ，溫度因子 、 、 、 、 （分別為當(dāng)天、前5 天、前10 天、前30 天、前60 天當(dāng)?shù)仄骄鶜鉁兀?共7 個因子組成。

該網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層節(jié)點共有7 個. 的數(shù)據(jù)分成2部分，以 1997 年6 月11 日至12 月10 日的數(shù)據(jù)作為檢驗樣本，其余作為擬合樣本。

4 結(jié)論

利用BP網(wǎng)絡(luò)模型方法可以對多個變量的系統(tǒng)進(jìn)行有效的分析，它不需要建立確定的數(shù)學(xué)模型，而是通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練將函數(shù)關(guān)系隱藏在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，以形成函數(shù)映射結(jié)構(gòu)。

用BP網(wǎng)絡(luò)對諸如大壩變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其擬合精度與預(yù)報精度都滿足實際應(yīng)用的要求。在替代傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法建立起的變形模型領(lǐng)域，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是有比較重要的意義的。

對BP網(wǎng)絡(luò)的輸入因子，本文僅簡單的從水位、溫度和時效三個方面考慮，對大壩形變的物理因素并未考慮.在實際應(yīng)用中，還有其它方面資料，例如壩體、壩基的材料特性參數(shù)等，因此可以將這些參數(shù)也做為輸入因子。綜合考慮各種主要形變因子建立的BP網(wǎng)絡(luò)模型將具有更好的擬合和預(yù)報精度。

參考文獻(xiàn)

[1] 胡伍生.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其工程應(yīng)用[M]，北京：測繪出版社，2005

[2] 岳建平，田林亞. 變形監(jiān)測技術(shù)與應(yīng)用[M].北京：國防工業(yè)出版社，2007

[3] 高瑋，鄭穎人. 巖土工程位移預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的幾個問題[J].. 地下空間，2001 ，21 （5） ：30-31.

作者簡介：孔巖（1977，08），男，學(xué)士，工程師，研究方向：精密工程測量；蘇州市城市建筑設(shè)計院有限責(zé)任公司。