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基于Kolmogorov熵的邊坡垂直位移預(yù)測(cè)精度研究

2018-01-10 10:02:47
福建質(zhì)量管理 2018年1期

(1.青島理工大學(xué)土木工程學(xué)院 山東 青島 266033)

基于Kolmogorov熵的邊坡垂直位移預(yù)測(cè)精度研究

李聰明袁長(zhǎng)豐

(1.青島理工大學(xué)土木工程學(xué)院山東青島266033)

針對(duì)邊坡垂直位移預(yù)測(cè)效果好壞的問(wèn)題,從邊坡巖體的非線性特征出發(fā),結(jié)合某巖質(zhì)邊坡變形監(jiān)測(cè)資料,運(yùn)用混沌理論分別求出各個(gè)巖體系統(tǒng)的Kolmogorov熵,得出了各處巖體垂直位移的有效預(yù)測(cè)的時(shí)間尺度。同時(shí),運(yùn)用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各處巖體的垂直位移進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)比較各處巖體垂直位移的可預(yù)測(cè)性,分析其對(duì)邊坡垂直位移預(yù)測(cè)精度的影響。結(jié)果表明:可預(yù)測(cè)性越好的巖體,其垂直位移預(yù)測(cè)精度越高,反之,預(yù)測(cè)精度越低。

Kolmogorov熵;可預(yù)測(cè)性;混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);預(yù)測(cè)精度

一、基本理論

(一)可預(yù)測(cè)性

熵,熱力學(xué)中表征物質(zhì)狀態(tài)的參量之一,其物理意義是體系混亂程度的度量。玻耳茲曼指出熵可以作為一個(gè)系統(tǒng)無(wú)序性的度量,普列戈金創(chuàng)立的非線性非平衡熱力學(xué)得到了拓廣。

Kolmogorov熵定義為信息的平均損失率:

(1)

實(shí)踐中,可利用K熵進(jìn)行有效預(yù)測(cè)時(shí)間尺度的估計(jì)。設(shè)時(shí)刻t的信息量為I(t),經(jīng)過(guò)時(shí)間Δt后的信息量為I(t+Δt),則有I(t+Δt)=I(t)-KΔt,取I(t)=1,則當(dāng)I(t+Δt)=0時(shí),系統(tǒng)的有效預(yù)測(cè)時(shí)間尺度T為

(2)

有效預(yù)測(cè)時(shí)間尺度T越短,系統(tǒng)的可預(yù)測(cè)性越差,反之,可預(yù)測(cè)性越好。

(二)K熵的計(jì)算

1.相空間重構(gòu)

相空間重構(gòu)的理論基礎(chǔ)是Takens定理,用時(shí)間序列將系統(tǒng)的吸引子重建在一個(gè)未改變它拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的高維(m>D2)相空間里,其中D2為關(guān)聯(lián)維數(shù)[9]。對(duì)于時(shí)間序列:x1,x2,…xn-1,xn,…,如果能適當(dāng)?shù)剡x定嵌入維數(shù)m和時(shí)間延遲τ,重構(gòu)相空間

Y(ti)=[x(ti),x(ti+τ),x(ti+2τ),…,x(ti+(m-1)τ)](i=1,2,…)

(3)

按照Takens定理,就可以在拓?fù)涞葍r(jià)的意義下保持重構(gòu)m維空間中的軌線與原系統(tǒng)微分同胚,恢復(fù)吸引子的動(dòng)力學(xué)特性[15]。

2.計(jì)算K熵

定義q階廣義熵為:

(4)

(5)

其中,K2為二階Renyi熵,K2為Kolmogorov熵,K0為拓?fù)潇亍R炎C明,K2?K1?K0,且通常情況下,K2是K1的一個(gè)很好的估計(jì),故可用K2來(lái)估計(jì)K1的值。

(三)混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵步驟是將最佳嵌入維數(shù)m作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)單元的數(shù)目,進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)。

二、工程應(yīng)用

(一)工程簡(jiǎn)介

某巖質(zhì)邊坡長(zhǎng)約400米(道路樁號(hào)k0+000~k0+400),坡高約10~50米。邊坡巖體主要以燕山晚期粗?;◢弾r微風(fēng)化帶為主,邊坡南部發(fā)育有后期侵入的細(xì)?;◢弾r及煌斑巖巖脈。本邊坡安全等級(jí)為一級(jí),考慮到地質(zhì)條件和周邊環(huán)境,采用二等邊坡觀測(cè)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行監(jiān)測(cè)。

(二)邊坡各監(jiān)測(cè)點(diǎn)K熵的計(jì)算

在兼顧巖體類(lèi)型的前提下,從所有的監(jiān)測(cè)點(diǎn)中選取6個(gè)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)較為完整的測(cè)點(diǎn)作為研究對(duì)象(樁號(hào)為k0+240處邊坡施工時(shí)間較晚,故其監(jiān)測(cè)時(shí)間亦向后延遲)。它們的沉降監(jiān)測(cè)變形曲線

進(jìn)一步地通過(guò)計(jì)算坐標(biāo)圖m-K2中穩(wěn)定的K2值,即可得到各處的K熵。圖3中,計(jì)算嵌入維6-18所對(duì)應(yīng)的K2值為0.013459,故K熵約為0.013459。同理,k0+80,k0+100,k0+240,k0+280,k0+320處的K熵分別約為0.012640,0.014833,0.011653,0.012269,0.013037。根據(jù)式(2)可得各監(jiān)測(cè)點(diǎn)處邊坡垂直位移的有效預(yù)測(cè)時(shí)間尺度,邊坡垂直位移的有效預(yù)測(cè)時(shí)間尺度按照k0+100,k0+40,k0+320,k0+80,k0+280,k0+240的順序依次增大,那么邊坡垂直位移的可預(yù)測(cè)性也逐漸增強(qiáng)。

(三)邊坡垂直位移的預(yù)測(cè)

利用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)邊坡的垂直位移進(jìn)行預(yù)測(cè)。由前文知,最佳嵌入維數(shù)m的值為12,故混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元的數(shù)目為12,輸出層神經(jīng)元數(shù)目為1,隱含層的數(shù)目通過(guò)試算最后確定為14。

預(yù)測(cè)結(jié)果誤差的方差按照k0+100,k0+40,k0+320,k0+80,k0+280,k0+240的順序依次減小,混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度亦按照此順序逐漸升高。從預(yù)測(cè)結(jié)果的平均相對(duì)誤差來(lái)看,混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度按照k0+100,k0+40,k0+80,k0+320,k0+280,k0+240的順序依次升高。這里需要注意的是,k0+80的平均絕對(duì)誤差略大于k0+320,而k0+80的誤差的方差小于k0+320。由于預(yù)測(cè)誤差的方差比平均絕對(duì)誤差能更好地衡量預(yù)測(cè)的精確度,故仍然認(rèn)為k0+80比k0+320的預(yù)測(cè)精度高。綜上所述,混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度按照k0+100,k0+40,k0+320,k0+80,k0+280,k0+240的順序依次升高。對(duì)比上文的可預(yù)測(cè)性排序,可以看出二者的優(yōu)劣程度表現(xiàn)出一致性,即可預(yù)測(cè)性越好,其預(yù)測(cè)精度越高,可信度也就越高。

三、結(jié)論

通過(guò)對(duì)邊坡六處不同巖體的垂直位移分析,探究可預(yù)測(cè)性與預(yù)測(cè)精度之間的關(guān)系:

1.可預(yù)測(cè)性和預(yù)測(cè)精度的優(yōu)劣程度保持著一致性。

2.鑒于可預(yù)測(cè)性對(duì)預(yù)測(cè)精度的重要影響,可以認(rèn)為,可預(yù)測(cè)性越好,預(yù)測(cè)精度越高,其可信度也就越高。

[1]楊秀貴,仉淼,馮一鳴.順層巖質(zhì)邊坡隧道開(kāi)挖穩(wěn)定性數(shù)值模擬[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,32(7):880-885.

[2]張曉平,吳順川,王思敬.類(lèi)土質(zhì)路塹邊坡動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及數(shù)值模擬分析[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào),2008,27(增2):3431-3439.

[3]趙久歡,于萌,劉品.緩傾順層巖質(zhì)邊坡變形數(shù)值模擬及處治方案研究[J].交通科技,2015(1):49-52.

李聰明(1992-),男,漢族,河南省鹿邑縣,碩士研究生,青島理工大學(xué),土木工程。

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