一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡耦合排水管線信息的城市河道風險評價研究

張小偉，解智強，2，侯至群，2，朱大明

(1.昆明理工大學，云南 昆明 650093；2.昆明市城市地下管線探測管理辦公室，云南 昆明 650093)

一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡耦合排水管線信息的城市河道風險評價研究

張小偉1，解智強1，2，侯至群1，2，朱大明1

(1.昆明理工大學，云南 昆明 650093；2.昆明市城市地下管線探測管理辦公室，云南 昆明 650093)

城市內(nèi)澇問題困擾著很多城市，而河道漫堤是城市內(nèi)澇災害的一種重要特征，因此利用城市排水信息數(shù)據(jù)模擬并預測河道水位對洪災預防、防災預案制定有著重要意義。傳統(tǒng)水力模型預測河道水位存在數(shù)據(jù)需求量大、計算復雜等缺陷，因此不能在短期內(nèi)取得成效。本文運用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建河道水位預測模型，基于人工網(wǎng)絡知識，取用數(shù)據(jù)較少，精度高，能夠很好地模擬暴雨條件下昆明市盤龍江沿岸水位。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡；城市內(nèi)澇；Matlab；預測模型；排水管線

一、引 言

近年來極端天氣頻繁發(fā)生，2013年中國有很多城市(長沙、東莞、太原等)都存在嚴重的城市內(nèi)澇問題，因此解決城市洪水災害問題已成為很多城市的當務之急，內(nèi)澇防洪成為研究熱點。而在我國的城市洪災規(guī)劃防治領域，排水模型被廣泛應用于城市洪災模擬，已取得積極效果。但是水力模型在城市內(nèi)澇預防應用過程中存在一系列問題，首先建模需要大量的實測數(shù)據(jù)，以模擬研究區(qū)域的真實狀態(tài)，而基礎數(shù)據(jù)的缺失特別是GIS數(shù)據(jù)的缺乏使基于水力模型的城市洪災模擬存在偏差。其次水力模型對宏觀決策支持性弱，對于大區(qū)域的城市內(nèi)澇模擬存在困難。為解決上述問題，在過去10年的時間里，人工神經(jīng)網(wǎng)絡等新興人工智能技術被逐步應用于城市內(nèi)澇模擬。ARTIGUE等(2012年)在已知條件不足的情況下使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡在法國嘉德河流域進行了洪災預測的研究[1]。SAVIC等(2013年)利用ANN技術在水分布決策支持系統(tǒng)與城市排水系統(tǒng)水災區(qū)域預測方面進行了研究。王玲(2003年)使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行了水文過程模擬研究，實現(xiàn)了較高精度人工神經(jīng)網(wǎng)絡對徑流的模擬，成果可適用于水文預報工作[2]。付亞平等(2013年)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立了合流水位模型，為城市防澇提供了有效支撐[3]。隋彩虹等(2006年)采用典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對渭河下游華縣斷面進行了流量預報研究，提高了洪水預報效果[4]。董顯玲等(2012年)利用BP算法對城市用水量及供水管網(wǎng)壓力進行了預測，證實了BP的預測能力[5]。

二、研究區(qū)域與研究事件

昆明位于中國西南滇池流域北部，是云南省省會，城市的建成區(qū)面積約400 km2。2013年7月19日凌晨，昆明市主城區(qū)發(fā)生大到暴雨、局部特大暴雨。截至19日18：00，整個降雨過程累計雨量為290.6 mm，由此形成的洪水過程持續(xù)時間相對較長。其中，盤龍江昆明水文站(油管橋)自19日1：00開始漲水，至7：30水位最高達到1 892.36 m，最大洪峰流量為87.5 m3/s，最高水位(1892.36 m)維持半小時，至8：00，由于持續(xù)降水，盤龍江洪水歷時超過24 h。盤龍江昆明水文站最高洪水位1892.36 m，系1953年以來最高值。

本文研究的目的在于利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術，結(jié)合城市排水知識和實測數(shù)據(jù)，對2013年7月19日昆明市盤龍江暴雨進行模擬，以對未來不同降雨條件下該河道的運行風險進行評價，為城市洪澇風險提供決策依據(jù)。

三、數(shù)據(jù)與方法

1.關鍵數(shù)據(jù)獲取

昆明市地下排水管線數(shù)據(jù)庫擁有完整的盤龍江沿江的排水管線數(shù)據(jù)信息，解智強等(2010年)設計了基于GIS模型的昆明市地下排水管線數(shù)據(jù)庫[6]，并由該GIS數(shù)據(jù)庫獲得了盤龍江沿線的排水口大小和材質(zhì)數(shù)據(jù)。由昆明水資源局提供流速可得到每個時刻的管線排水流量，流量計算公式為

式中，Q為流量；v為流速，單位為m/s；A為水流斷面面積，單位為m2[7]。

由流量公式可知，7：30水位最高達到1 892.36 m，最大洪峰流量為87.5 m3/s，此時管道對盤龍江的輸出流量為55 632 417.75 m3/h；最低流速為3 m3/s，管道對盤龍江的輸出流量為1 907 397 m3/h。

此次洪澇的發(fā)生與降雨有直接關系，降雨數(shù)據(jù)成為神經(jīng)網(wǎng)絡建模中必不可少的數(shù)據(jù)。本文通過昆明氣象局獲得了雙龍鄉(xiāng)、金殿水庫、鼓樓、茨壩、松華鄉(xiāng)幾個降雨觀測站的數(shù)據(jù)，作為本次試驗的降雨輸入條件。

2.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理與建模

(1)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理

BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。LM算法為神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程，即連接下層節(jié)點和上層節(jié)點之間的權重矩陣Wij的設定和誤差修正過程，自學習模型LM算法為改進的BP算法，類似擬牛頓法，當誤差性能函數(shù)具有平方和誤差的形式時，Hessian矩陣可近似表示為

梯度可表示為

LM算法根據(jù)下式修正網(wǎng)絡權值

式中，J為包含誤差性能函數(shù)對網(wǎng)絡權值一階導數(shù)的雅克比矩陣；Wij(n)為網(wǎng)絡權值；e為誤差矩陣；I為單位矩陣；μ為用戶定義的學習率，當μ＝0時，LM算法退化為牛頓法，當μ很大時，式(4)相當于步長較小的梯度下降法[8]。

(2)模型建立

3層的前向神經(jīng)網(wǎng)絡可以模擬任意一個連續(xù)函數(shù)。本模型確定設置隱含層為1層，由于以上數(shù)據(jù)的差異性較大，需要首先對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，再進行訓練。隱含層節(jié)點數(shù)的確定對建模很重要，節(jié)點數(shù)過少，則沒有足夠的連接權來滿足若干樣本的學習；節(jié)點過多，網(wǎng)絡的泛化能力變差。經(jīng)驗公式如下

式中，M為隱含層節(jié)點數(shù)；m為輸入層單元數(shù)；n為輸出層的神經(jīng)元個數(shù)；a是0～10之間的常數(shù)。通過多次試驗，最佳的隱含層節(jié)點數(shù)為10，學習因子設置為0.04，目標誤差設置為1×10－6，訓練的結(jié)果很好，輸入條件為5個觀測站的降雨數(shù)據(jù)，建立了模型1。

但管線數(shù)據(jù)的缺失使模型具有一定的局限性，因此在這次試驗的基礎上加上管線流量數(shù)據(jù)，建立了模型2。與模型1不同的是，輸入層變?yōu)?，其他數(shù)據(jù)一樣，如圖1所示。

圖1 模型1與模型2結(jié)構(gòu)

由于BP網(wǎng)絡的一些局限性，想要重復再現(xiàn)模擬結(jié)果需要其連接權值一致，即同一個網(wǎng)絡參數(shù)，連接權值不同，得到的結(jié)果就不同。IW為網(wǎng)絡輸入向量到隱含層之間的權值向量。LW為隱含層到輸出層的權值向量。IW反映各輸入條件的影響權值。表1為模型2的IW權值列表，在模型1權值列表的基礎上加入管線數(shù)據(jù)權值IWi6列。從表1的IW中可以得知，管線數(shù)據(jù)的權值較大，在模型模擬過程中的作用是不可忽視的。

表1 模型2 IW權值

四、試驗結(jié)果與分析

本文全部試驗的計算過程均在Matlab中完成，將7月18日13：00至7月19日23：00整35 h按順序排列編號1—35。使用該時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)模擬盤龍江實際水位，實測模型1為沒有管線數(shù)據(jù)的模型，模型2加入管線流量數(shù)據(jù)，如圖2、圖3所示。圖2中前期水位模擬得很好，但當?shù)胶榉逅凰p時，即在整個模擬時間的20 h后水位偏差較大，出現(xiàn)了拐點，水位瞬間減退。由于沒有管線數(shù)據(jù)的加入，管線作用的一部分流量沒有流入河道，與實際情況有差距，因此水位出現(xiàn)了快退的現(xiàn)象。圖3加入管線數(shù)據(jù)后水位的減退就比較貼近事實，整個過程擬合精度較高，可以再現(xiàn)洪水的動態(tài)過程。

圖2 無管線數(shù)據(jù)的水位

圖3 有管線數(shù)據(jù)的水位

兩個模型的R值如圖4、圖5所示。

圖4中模型1的R值為0.978 47，擬合較好；圖5中管線數(shù)據(jù)加入后，R值得到了進一步提高，達到了0.997 85，可以看出城市內(nèi)澇的發(fā)生與管線有著密不可分的關系。

運用建好的模型對昆明盤龍江水位進行預測，為了具有可比較性，本文研究中假設某一時期降雨比此次降雨每小時少2 mm，并運用該數(shù)據(jù)進行水位預測，如圖6、圖7所示。

圖4 無管線R值

圖5 有管線R值

圖6 降雨數(shù)據(jù)對比圖

圖7 兩種降雨水位

降雨量在前期基本沒變化，管線和河道有能力維持水位不超過警戒線。隨著暴雨的集中，預測雨量隨之增加，水位也隨之持續(xù)增加。從圖表中可以看出，雨量對水位的影響有延后性，暴雨集中的幾小時，河道、管線可以正常運行，不足以導致河水翻壩淹沒街道；當雨水逐漸累積進入管線后，管線和河道不能及時將雨水輸送出去，導致河道水位上升，出現(xiàn)險情。

從圖6中預測的水位可以看出，由于雨量相應地減少2 mm，最高水位沒變，洪水期變短，達到洪峰后立即下降，下降速率增加。管線數(shù)據(jù)的加入對模型有很明顯的提升，對城市內(nèi)澇的研究有著重要意義。

五、結(jié)束語

傳統(tǒng)上人工神經(jīng)網(wǎng)絡在模擬大型河流系統(tǒng)特別是流域性質(zhì)的河道時應用廣泛，但在模擬微觀城市河道時，缺乏城市排水管線信息對河道的影響，導致其模擬過程中定權科學性不強。因此在災害天氣下模擬城市排水系統(tǒng)精度不高，這種缺點在城市洪災地域分布等計算領域存在明顯的問題。本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立了河流的翻壩水位預測模型，對昆明市盤龍江2013年7月19日暴雨環(huán)境下的水位進行了精確模擬，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡采用改進的LM算法，彌補了以往收斂速度慢的缺點。以往對河道水位的研究沒有加入管線數(shù)據(jù)，導致訓練模型不能很好地自學習，精度具有局限性。與水力模型相比，本次試驗只取了降雨數(shù)據(jù)、水位站數(shù)據(jù)、管線數(shù)據(jù)，取用數(shù)據(jù)較少，也比較容易獲得；而水力模型則需要龐大的實測數(shù)據(jù)，計算量大，宏觀表達欠缺。本文建立的模型可對昆明盤龍江淹沒區(qū)域水位進行很好的模擬再現(xiàn)；建好的模型還對后期的預測降雨進行了河道水位預測，對市政部門開展防災、減災工作有重要意義。本文加入管線數(shù)據(jù)后對模型精度有了一定的提高，但還是沒有全面地考慮河道水位影響因子，如河道的糙率、河道下游水位頂托影響[9]等，這些有待以后作進一步探討。

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Evaluation of the Risk of an Urban River Based on BP Neural Network Coupled to the Drain Line Information

ZHANG Xiaowei，XIE Zhiqiang，HOU Zhiqun，ZHU Daming

P208

B

0494-0911(2014)12-0093-04

張小偉，解智強，侯至群，等.一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡耦合排水管線信息的城市河道風險評價研究[J].測繪通報，2014(12)：93-96.

10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0407

2014-05-08

張小偉(1986—)，男，安徽桐城人，碩士生，主要研究方向為3S集成與應用研究。