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    基于GA-BP模型的臨近深基坑橋墩變形預(yù)測

    2016-12-10 06:27:20李昂王旭楊姝蔣代軍
    鐵道建筑 2016年11期
    關(guān)鍵詞:橋墩適應(yīng)度深基坑

    李昂,王旭,楊姝,蔣代軍

    (蘭州交通大學(xué)土木工程學(xué)院,甘肅蘭州730070)

    基于GA-BP模型的臨近深基坑橋墩變形預(yù)測

    李昂,王旭,楊姝,蔣代軍

    (蘭州交通大學(xué)土木工程學(xué)院,甘肅蘭州730070)

    基于杭州某近接橋墩深基坑開挖工程,以實際監(jiān)測數(shù)據(jù)為樣本,分別運(yùn)用灰色GM(1,1)模型和GA-BP模型對橋墩的水平位移和沉降進(jìn)行預(yù)測,并與實測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。結(jié)果表明:灰色GM(1,1)模型要求數(shù)據(jù)線性程度較高,不適合由近接施工引起的變形預(yù)測;GA-BP模型預(yù)測臨近深基坑既有橋墩的變形,無論短期還是中長期,其預(yù)測結(jié)果都具有較高的精度,該模型適用性較好。

    既有橋墩變形;深基坑;變形預(yù)測;GA-BP模型;灰色系統(tǒng)

    臨近深基坑的既有橋梁樁基受側(cè)向土壓力的作用,使其向土體開挖一側(cè)偏移,從而導(dǎo)致橋墩的變形,若變形量過大,則嚴(yán)重威脅橋梁的使用安全。目前,國內(nèi)一些學(xué)者對橋墩變形預(yù)測做了相關(guān)研究。楊吉新等[1]以哈大客運(yùn)專線運(yùn)糧河特大橋墩臺沉降觀測為背景,運(yùn)用灰色系統(tǒng)的新陳代謝GM(1,1)模型來分析沉降量,掌握其變形規(guī)律;龔循強(qiáng)等[2]分別采用最小二乘法和穩(wěn)健最小二乘法的自回歸模型、自適應(yīng)過濾法及灰色預(yù)測法對高鐵橋墩沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬與預(yù)測;劉娜[3]以混沌理論為基礎(chǔ),采用混沌時間序列預(yù)測方法對橋梁的沉降變形進(jìn)行預(yù)測。但是,對橋墩水平位移的預(yù)測還比較少。由于影響橋墩變形的因素很多,各種因素的影響程度又很難用量化指標(biāo)準(zhǔn)確表達(dá),使其較難用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法建立輸入輸出關(guān)系[4]。臨近深基坑既有橋墩的變形和基坑施工密切相關(guān),而基坑施工本身是一個動態(tài)的過程,線性規(guī)律不強(qiáng)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具良好的泛化能力、模糊推論能力和非線性的特點[5-6];遺傳算法則通過選擇更適應(yīng)新環(huán)境的個體,不斷進(jìn)化,從而得到全局最優(yōu)解。利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即GA-BP模型,能夠解決BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)的問題,在近接施工變形預(yù)測方面具有獨特優(yōu)勢。

    本文采用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的方法,對一臨近深基坑既有橋墩水平位移及沉降進(jìn)行預(yù)測,通過與灰色GM(1,1)模型預(yù)測結(jié)果及實測數(shù)據(jù)對比,得出GABP模型預(yù)測結(jié)果精度更高,適用性更好。

    1 灰色模型

    1.1灰色GM(1,1)模型理論

    設(shè)非負(fù)原始序列X(0)

    Z(1)為X(1)緊鄰均值生成序列,表示為

    GM(1,1)模型的基本形式為

    式中:a為發(fā)展系數(shù);b為灰色作用量。

    故GM(1,1)模型的解為

    再經(jīng)過1次累減處理,則可以得到預(yù)測量:

    1.2遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    遺傳算法(Genetic Algorithms)是1962年由美國Michigan大學(xué)Holland教授提出的一種將自然界“優(yōu)勝劣汰,適者生存”的生物進(jìn)化原理引入優(yōu)化參數(shù),形成編碼串聯(lián)群體的隨機(jī)化搜索方法。首先選擇適應(yīng)度函數(shù),再通過選擇、交叉和變異操作對個體進(jìn)行篩選,保留適應(yīng)度好的個體,淘汰適應(yīng)度差的個體。因此,新的群體既繼承了上一代的信息又優(yōu)于上一代,反復(fù)循環(huán),直至滿足條件[7]。

    遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,避免陷入局部最優(yōu)[8]。它彌補(bǔ)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度較慢以及出現(xiàn)局部極小值的不足[9],從而建立合理的施工管理評價模型。

    遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算步驟如下:

    1)種群初始化。采用實數(shù)編碼,將權(quán)值、閾值構(gòu)成1個實數(shù)串,隨機(jī)產(chǎn)生N個個體,構(gòu)成1個群體。

    2)將訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出和期望輸出之間的誤差絕對值作為個體適應(yīng)度。計算每個個體的適應(yīng)度fi

    式中:F為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)度;n為網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點數(shù); yi為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第i個節(jié)點的期望輸出;Oi為第i個節(jié)點的預(yù)測輸出;k為系數(shù)[10]。

    3)選擇優(yōu)良的個體,使其有機(jī)會作為父代進(jìn)行下一代繁衍,保證種群的多樣性。每個個體選擇的概率pi為

    4)以概率pc對染色體間進(jìn)行交叉操作得到新的個體

    式中:fmax為種群中適應(yīng)度最大的染色體;fm為某一染色體的適應(yīng)度值;favg為群體的平均適應(yīng)度值。

    5)在種群中隨機(jī)選擇個體以概率pm進(jìn)行變異,改變基因中某個數(shù)據(jù)的值,使其適應(yīng)度值提高,開拓問題解的新空間。

    6)若找到滿意的個體或達(dá)到迭代次數(shù)則算法結(jié)束,否則返回步驟2)重新計算。

    遺傳算法將得到的最優(yōu)值分解為初始權(quán)值和閾值賦給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

    2 工程實例與預(yù)測數(shù)據(jù)分析

    2.1工程概況

    本工程場地位于浙江省杭州市蕭山區(qū),場地區(qū)域構(gòu)造穩(wěn)定,未發(fā)現(xiàn)活動構(gòu)造等影響穩(wěn)定性的不良地質(zhì)作用和因素,除中部有淤泥質(zhì)土分布外,未發(fā)現(xiàn)其他不良地質(zhì)現(xiàn)象。場地地形較平坦,地層較均勻,穩(wěn)定性較好。新建建筑物基坑呈長方形,東西向長70 m,南北向?qū)?0 m,開挖深度達(dá)9 m,緊鄰既有橋梁12#橋墩,高8.5 m,既有橋梁為蕭山一公路高架橋。

    2.2橋墩變形測量與數(shù)據(jù)分析

    在觀測之前,布設(shè)橋墩變形監(jiān)測控制網(wǎng),在施工擾動范圍外澆筑2個觀測墩作為工作基點,2個工作基點能夠互相通視、互相校核坐標(biāo)位置。為了提高觀測精度,在觀測墩上安裝強(qiáng)制對中基座,消除儀器對中誤差。在橋墩正面按倒直角三角形固定3個微型棱鏡作為水平位移觀測點(記為H1,H2,H3),觀測儀器為萊卡TS-15型全站儀;橋墩2個側(cè)面各布設(shè)1個沉降觀測點(記為V1,V2),觀測儀器為萊卡DNA03型高精度水準(zhǔn)儀。橋墩變形觀測點布置如圖1所示。

    圖1 橋墩變形觀測點布置

    2015年10月1日進(jìn)行了初讀數(shù)測量,基坑開挖從10月2日起,橋墩變形監(jiān)測頻率為每日1次,橋墩水平位移量取3個測點的平均值,記為H;橋墩沉降量取2個測點的平均值,記為V。橋墩水平位移、沉降累計變化量見表1。由于監(jiān)測前期基坑處于開挖階段,橋墩變形速率波動較大,中期趨于穩(wěn)定,因此本文選取第21~30 d的數(shù)據(jù),分別利用灰色模型和GA-BP模型對后10 d橋墩變形量進(jìn)行預(yù)測,并分析2種方法的預(yù)測結(jié)果。

    2.3灰色模型預(yù)測

    利用表1中數(shù)據(jù)建立GM(1,1)模型,得到水平位移H的時間響應(yīng)式:x(1)(t)=64.84e0.04t-62.50,其中,a=-0.04,b=2.50。沉降量V的時間響應(yīng)式:x(1)(t)=41.94e0.05t-40.20,其中a=-0.05,b=2.01。預(yù)測結(jié)果見表2、表3。

    表1 橋墩水平位移、沉降累計變化量

    表2 GM(1,1)模型對橋墩水平位移預(yù)測結(jié)果

    表3 GM(1,1)模型對橋墩沉降預(yù)測結(jié)果

    2.4GA-BP模型預(yù)測

    2.4.1選取GA-BP模型訓(xùn)練樣本

    本文采用橋墩水平位移和沉降的實際監(jiān)測數(shù)據(jù)作為模型的輸入量。對橋墩變形進(jìn)行監(jiān)測時,應(yīng)停止大型機(jī)械作業(yè),避免打樁等因素對觀測儀器的擾動,減少人為干擾因素,從而能夠較好地反映其變形規(guī)律。

    2.4.2建立GA-BP模型

    利用Matlab7.0建立GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對未來的橋墩水平位移和沉降進(jìn)行預(yù)測。首先尋找全局最優(yōu)解,即合適的初始權(quán)值和閾值,然后對遺傳算法搜索到的最優(yōu)解進(jìn)行訓(xùn)練。以30組實測數(shù)據(jù)作為樣本,前20組用來訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),后10組用來驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。遺傳算法參數(shù)設(shè)置:初始種群M=20,交叉概率pc=0.2,變異概率pm=0.1,迭代次數(shù)為50。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)函數(shù)為newff,輸入層節(jié)點n=9,輸出層節(jié)點m=3,隱含層節(jié)點l=9。隱含層節(jié)點由l=確定,式中:r為1~10的常數(shù)。經(jīng)過多次訓(xùn)練誤差結(jié)果對比,r取5時結(jié)果誤差最小。預(yù)測結(jié)果見表4、表5。

    表4 GA-BP模型對橋墩水平位移預(yù)測結(jié)果

    表5 GA-BP模型對橋墩沉降預(yù)測誤差

    通過對比灰色GM(1,1)模型和GA-BP模型預(yù)測結(jié)果可知,GA-BP模型預(yù)測精度高于灰色GM(1,1)模型。GM(1,1)模型要求數(shù)據(jù)呈指數(shù)分布,比較適合作短期預(yù)測[11],但中長期預(yù)測誤差較大。由于臨近基坑既有橋墩變形受外界環(huán)境影響大,數(shù)據(jù)的線性規(guī)律不強(qiáng),且基坑開挖完成前期,橋墩變形較劇烈,而后期趨于平緩,故灰色GM(1,1)模型不適合預(yù)測臨近基坑既有橋墩的變形。由表4、表5可知,GA-BP模型對原始樣本后10 d的短期預(yù)測誤差較小。為了研究GA-BP模型對臨近基坑既有橋墩變形的中長期預(yù)測精度,對41~80 d進(jìn)行預(yù)測并與實測數(shù)據(jù)作對比,見圖2??芍?,GA-BP模型在中長期預(yù)測方面誤差并沒有明顯增大,最大絕對誤差為0.12 mm,最大相對誤差為2.4%,對既有橋墩變形的中長期預(yù)測精度也比較高。

    圖2 橋墩位移預(yù)測值與實測值對比

    3 結(jié)論

    1)灰色GM(1,1)模型要求數(shù)據(jù)線性程度較高,不適合由近接施工引起的變形預(yù)測。

    2)用遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即GA-BP模型對臨近深基坑的既有橋墩變形進(jìn)行預(yù)測,無論短期還是中長期,預(yù)測結(jié)果都具有較高的精度。

    3)GA-BP模型使遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2種算法實現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ),在近接施工變形預(yù)測方面具有較強(qiáng)的優(yōu)勢。

    [1]楊吉新,朱偉偉,丁蘭.哈大客運(yùn)專線橋梁墩臺沉降觀測與預(yù)測[J].鐵道工程學(xué)報,2010(7):42-47.

    [2]龔循強(qiáng),熊小容,周秀芳.高鐵橋墩沉降預(yù)測方法研究[J].測繪通報,2014(4):48-50.

    [3]劉娜.基于混沌時間序列的橋梁變形預(yù)測分析[D].青島:山東科技大學(xué),2011.

    [4]JAMALI A,GHAMATI M,AHMADI B,et al.Probability of Failure for Uncertain Control Systems Using Neural Networks and Multi-objective Uniform-diversity Genetic Algorithms[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2013,26 (2):714-723.

    [5]李彥杰,薛亞東,岳磊,等.基于遺傳算法-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深基坑變形預(yù)測[J].地下空間與工程學(xué)報,2015,11(增2):141-149.

    [6]曾暉,胡俊,鮑俊安.基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)變形預(yù)測方法[J].鐵道建筑,2011(1):70-73.

    [7]王小川,史峰,郁磊.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43個案例分析[M].北京:北京航天航空大學(xué)出版社,2013.

    [8]YANG Y,WANG G,YANG Y.Parameters Optim ization of Polygonal Fuzzy Neural Networks Based on GA-BP Hybrid Algorithm[J].International Journal of Machine Learning and Cybernetics,2014,5(5):815-822.

    [9]袁朋偉,宋守信,董曉慶.基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化組合模型的火災(zāi)預(yù)測研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2014,10 (3):119-124.

    [10]唐軍,黃筱調(diào),方成剛.基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的花盤結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計[J].機(jī)械設(shè)計與制造,2011(7):27-29.

    [11]安永娥,鮑學(xué)英,王起才.基于無偏灰色Verhulst模型的鐵路貨運(yùn)量預(yù)測研究[J].鐵道科學(xué)與工程學(xué)報,2016,13 (1):181-186.

    (責(zé)任審編 鄭冰)

    Prediction of Deformation of Bridge Pier Nearby Deep Foundation Pit Based on GA-BP(Genetic A lgorithm-Back Propagation)M odel

    LI Ang,WANG Xu,YANG Shu,JIANG Daijun
    (School of Civil Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou Gansu 730070,China)

    Based on a certain excavation engineering of deep foundation pit nearby the bridge pier,the actual monitoring data were taken as a sample,the horizontal displacement and settlement of the bridge pier were predicted by the grey GM(1,1)model and GA-BP model respectively,and com pared with the actual monitoring data.The results indicate that the grey GM(1,1)model requires a high degree of linearity of the data,which is not suitable for the deformation prediction caused by close-connected construction.The prediction by GA-BP model of the deformation of existing bridge pier nearby a deep foundation pit,no matter to the short or medium and long term,has a higher accuracy and stronger applicability.

    Existing bridge pier deformation;Deep foundation pit;Deformation prediction;GA-BP model;Grey system

    U446

    A

    10.3969/j.issn.1003-1995.2016.11.22

    1003-1995(2016)11-0084-04

    2016-06-07;

    2016-09-08

    中國中鐵重點課題(302566);長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊發(fā)展計劃(IRT1139);多年凍土地基樁土界面形成機(jī)制的理論與實驗研究(51268033)

    李昂(1990—),男,碩士研究生。

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