神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在滑坡位移預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

陳連惠 陳連芹 張玉坡

(1.天津市水文水資源勘測(cè)管理中心，天津 300060; 2.天津市大清河管理處，天津 300060)

1 概述

滑坡是山區(qū)常見(jiàn)的一種地質(zhì)災(zāi)害，由于滑坡方量巨大，往往給滑坡影響范圍內(nèi)的人民生命財(cái)產(chǎn)和工程建筑設(shè)施造成極大的威脅。值得一提的是，絕大部分的滑坡的產(chǎn)生都是有先兆的，比如，滑坡的位移總是從小變大，直至大變形引起的能量積累超過(guò)了阻止滑坡劇烈運(yùn)動(dòng)的能力，此時(shí)滑坡才會(huì)發(fā)生?？梢?jiàn)，只要針對(duì)滑坡的位移進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)其發(fā)生與發(fā)展，則對(duì)滑坡的認(rèn)識(shí)與防治產(chǎn)生很大的意義［1-3］。

滑坡位移的分析有多種方法，如灰色理論與時(shí)間序列等。這些方法都是基于一定的數(shù)據(jù)規(guī)律基礎(chǔ)上的，數(shù)據(jù)越規(guī)律，計(jì)算得出的結(jié)果則越準(zhǔn)確。但現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查得到的位移數(shù)據(jù)往往是不規(guī)律的，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)往往存在較大的誤差，這種誤差可能是人為測(cè)量形成的，也可能是降雨或工程設(shè)施的振動(dòng)形成的。上述誤差有隨機(jī)的，也有偶然的，這些誤差極大的降低了滑坡位移分析的精確程度［4，5］。

為綜合考慮系統(tǒng)存在的誤差與數(shù)據(jù)的整體趨勢(shì)，本文采用時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)建立滑坡位移的預(yù)測(cè)模型。時(shí)間序列的思想可將滑坡的位移建立起來(lái)，通過(guò)若干次的位移來(lái)推測(cè)某一次的位移，充分利用了位移隨時(shí)間變化的趨勢(shì);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)了解時(shí)間序列中位移數(shù)據(jù)的變化規(guī)律與誤差的產(chǎn)生規(guī)律，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)不可知時(shí)間段內(nèi)滑坡的位移值。由上述可見(jiàn)，基于時(shí)間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)滑坡位移與滑坡的預(yù)測(cè)具有較強(qiáng)的理論意義與實(shí)踐意義。

2 基于時(shí)間序列思想基礎(chǔ)上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本文通過(guò)時(shí)間序列的思想，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，建立了滑坡位移分析的模型。時(shí)間序列即將某種現(xiàn)象按某一個(gè)指標(biāo)在不同時(shí)間上的各個(gè)數(shù)值，按時(shí)間先后排列而形成的序列。時(shí)間序列也是位移預(yù)測(cè)的一種方法，但如上述，本文并不采用時(shí)間序列的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，而是采用時(shí)間序列的思想進(jìn)行建模，供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)［6，7］。

假如現(xiàn)場(chǎng)共收集到n個(gè)位移數(shù)據(jù)，即可建立一定組數(shù)的時(shí)間序列模型。假設(shè)共將n個(gè)位移數(shù)據(jù)分為g組，每一組中含有d個(gè)位移數(shù)據(jù)?？山⒛Ｐ偷淖有蛄信c母序列，子序列為時(shí)間序列模型的分析數(shù)據(jù)，母序列為時(shí)間序列模型的輸出結(jié)果，假如共有7個(gè)數(shù)據(jù)，即{d1，d2，d3，d4，d5，d6，d7}，每一組中含有5個(gè)位移數(shù)據(jù)，即可建立子序列為{d1，d2，d3，d4，d5;d2，d3，d4，d5，d6}，母序列為{d6;d7}。故可建立起n，g與d之間的關(guān)系，即g=n－d。建立的母序列與子序列可作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)樣本。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20世紀(jì)80年代發(fā)展起來(lái)的，通過(guò)人類(lèi)大腦的行為特征而建立起來(lái)的一種非線性方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)分布式信息處理進(jìn)行樣本的學(xué)習(xí)與輸出，具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與自組織性［8-10］。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要建立明確的待分析事物與其影響因子之間的具體數(shù)學(xué)關(guān)系，故其對(duì)于內(nèi)部原理不可知的復(fù)雜問(wèn)題具有極強(qiáng)的解決能力。如上述，時(shí)間序列模型實(shí)際上建立了子序列與母序列之間的預(yù)測(cè)關(guān)系，即母序列可以認(rèn)為是子序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出的結(jié)果。通過(guò)對(duì)這些樣本的學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為多種，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其中，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最為簡(jiǎn)單實(shí)用，故本文以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)進(jìn)行滑坡位移的預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中有大量的神經(jīng)元，神經(jīng)元的模型極大程度上決定了計(jì)算的難度與精確度。本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單層模型，如圖1所示。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單層結(jié)構(gòu)

基于時(shí)間序列思想上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算組成主要分為如下幾個(gè)部分：

1)建立滑坡變形量的數(shù)據(jù)。

2)根據(jù)時(shí)間序列思想的論述，可根據(jù)滑坡變形量建立數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的子序列與母序列。子序列可作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的輸入層，母序列可作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的輸出層。

3)準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本預(yù)測(cè)。設(shè)立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。權(quán)重可用W來(lái)表示，其可視為一S×R維的矩陣：

4)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的求和。在式(1)中建立了滑坡變形量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，此步中即可將此數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和，具體如式(2)所示：

5)設(shè)置傳遞函數(shù)是決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂與預(yù)測(cè)效果的重要步驟。傳遞函數(shù)具有多種類(lèi)型，選擇一個(gè)合適的傳遞函數(shù)可大大提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)水平。本文參考前人的文獻(xiàn)與經(jīng)驗(yàn)，采用正切sigmoid函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，正切sigmoid函數(shù)的解析表達(dá)如式(3)所示：

6)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本訓(xùn)練結(jié)果后，可根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練形成的規(guī)則進(jìn)行輸出。設(shè)立任何一個(gè)與子序列維數(shù)一致的數(shù)據(jù)后，即可采用形成的規(guī)則得到母序列的值。

3 實(shí)例分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算原理較為復(fù)雜，采用人工計(jì)算的方法是難以實(shí)現(xiàn)的。本文采用Matlab的內(nèi)置程度對(duì)滑坡位移進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)際計(jì)算之前，本文設(shè)立子序列的維數(shù)為5，母序列的維數(shù)為1，即采用5個(gè)已知的滑坡位移來(lái)預(yù)測(cè)1次未知位移。體現(xiàn)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)上，即為輸入層神經(jīng)元為5個(gè)，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)的效果也起著至關(guān)重要的作用。只有隱含層節(jié)點(diǎn)適中，才可使預(yù)測(cè)結(jié)果既誤差不大，又不至于過(guò)分?jǐn)M合。隱含層數(shù)目往往采用試算的方法得到，本文確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10。由以上論文可知，本文所采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類(lèi)型為5×10×1。

滑坡的位移是多維的，即滑坡不同位置位移的大小與方向均不相同。一般而言，主滑線上的位移是最大的，也是決定滑坡破壞與否的關(guān)鍵位置。本文即采用主滑線與滑坡后緣交匯處的位置監(jiān)測(cè)點(diǎn)作為本文中位移預(yù)測(cè)的基本數(shù)據(jù)。監(jiān)測(cè)點(diǎn)位移量如表1，圖2所示。

表1 滑移監(jiān)測(cè)點(diǎn)位移量

圖2 滑移監(jiān)測(cè)點(diǎn)位移量

建立滑坡位移的子序列與母序列，并確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本參數(shù)后，即可采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行位移樣本的預(yù)測(cè)。如圖3所示，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)4 000多次的訓(xùn)練后即收斂，形成了滑坡位移預(yù)測(cè)的規(guī)則，進(jìn)而可采用此規(guī)則進(jìn)行滑坡位移的預(yù)測(cè)。為檢驗(yàn)本文中所采用的方法對(duì)滑坡位移的預(yù)測(cè)效果。本文采用前40 d的數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本訓(xùn)練，采用40 d～43 d的樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。預(yù)測(cè)與檢驗(yàn)結(jié)果如圖4所示?？梢?jiàn)，本文所采用的方法，分析誤差在1%～4%之間。本文提出的方法可較好的實(shí)現(xiàn)滑坡位移的預(yù)測(cè)目的。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練的誤差記錄

圖4 滑坡位移數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

4 結(jié)語(yǔ)

1)基于時(shí)間序列思想的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型可很好的預(yù)測(cè)滑坡的位移，此方法強(qiáng)調(diào)各數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，淡化了滑坡的各個(gè)影響因子。由于無(wú)需對(duì)滑坡進(jìn)行詳細(xì)勘察與調(diào)查，只需得到滑坡位移序列，故本文的方法具有一定的經(jīng)濟(jì)性。2)滑坡的位移是各因素影響下的綜合表現(xiàn)。位移與各因素之間無(wú)固定的解析表達(dá)描述。建立位移的公式是不可行的。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可建立已知數(shù)據(jù)的樣本，并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，很好的解決了這種無(wú)明確解析式的問(wèn)題。3)本文采用的方法僅采用位移數(shù)據(jù)，根據(jù)位移數(shù)據(jù)進(jìn)行未知位移的預(yù)測(cè)。這種方法主要建立在位移的規(guī)律上，對(duì)于規(guī)律較小的數(shù)據(jù)，此方法適用性較弱。例如，對(duì)于個(gè)別的地震所引起的滑坡內(nèi)在應(yīng)力的變化是無(wú)法表述的。而這種改變極大程度上改變了滑坡的位移模式。故如能結(jié)合滑坡的應(yīng)力應(yīng)變因素等，將會(huì)極大程度地提高本文的預(yù)測(cè)效果。

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