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    基于EEMD-RVM的土石壩滲流量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型

    2021-09-14 09:55:52劉永濤鄭東健孫雪蓮曹立林
    水利水電科技進(jìn)展 2021年3期
    關(guān)鍵詞:石壩滲流大壩

    劉永濤,鄭東健,孫雪蓮,曹立林

    (1.河海大學(xué)水利水電學(xué)院,江蘇 南京 210098; 2.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210098;3.中國(guó)電力工程顧問(wèn)集團(tuán)華東電力設(shè)計(jì)院有限公司,上海 200063; 4.江蘇省連云港市通榆河北延送水工程管理處,江蘇 連云港 222023)

    土石壩由于其經(jīng)濟(jì)性、施工技術(shù)簡(jiǎn)便及對(duì)地形地質(zhì)適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)在壩工領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛。在國(guó)際大壩委員會(huì)的3次潰壩事故調(diào)查報(bào)告中[1],土石壩的潰壩數(shù)量占大壩潰壩總數(shù)的70%,其中約25%土石壩的潰決是由壩體滲透破壞導(dǎo)致。為保證運(yùn)行期土石壩的滲流安全,需結(jié)合監(jiān)測(cè)資料對(duì)土石壩的滲流進(jìn)行監(jiān)控。運(yùn)行期土石壩滲流監(jiān)測(cè)內(nèi)容一般為壩后滲流量與壩內(nèi)滲壓水頭,其中滲流量是土石壩運(yùn)行性態(tài)的直接表征[2]。因此,研究土石壩滲流量的變化趨勢(shì)對(duì)準(zhǔn)確評(píng)價(jià)大壩安全具有重要意義。大型土石壩工程由于監(jiān)測(cè)資料詳實(shí)、可靠,因此很多算法可以較好地實(shí)現(xiàn)環(huán)境量與滲流量之間的映射關(guān)系,并且滲流量的預(yù)測(cè)精度較高,能滿足工程應(yīng)用要求[3-4]。而對(duì)于占我國(guó)大壩總數(shù)90%[5]以上的中小型土石壩,一般監(jiān)測(cè)資料會(huì)存在不同程度的缺測(cè),特別是環(huán)境量。另一方面,由于規(guī)律性不強(qiáng)的降雨、變化的水位、壩體的時(shí)效變形等因素對(duì)滲流量變化影響較大,因此土石壩滲流的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)一般具有非線性及非平穩(wěn)性,所以在不考慮環(huán)境量的情況下研究滲流量時(shí)間序列并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)比較困難。綜上,在不直接考慮大壩環(huán)境量對(duì)滲流的影響前提下,為了更簡(jiǎn)便高效地進(jìn)行中小型土石壩滲流量預(yù)測(cè),以滲流量時(shí)間序列作為研究對(duì)象十分必要。

    目前,在缺失環(huán)境量的情況下,為解決土石壩滲流量預(yù)測(cè)中的過(guò)擬合和結(jié)果不唯一等問(wèn)題,一些學(xué)者在滲流量預(yù)測(cè)中引入了不同的學(xué)習(xí)算法[6-7]。這些算法,無(wú)論是傳統(tǒng)算法還是智能優(yōu)化算法都存在諸多問(wèn)題[8],如參數(shù)初始值對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性影響較大、算法的魯棒性總體較差、算法迭代過(guò)于復(fù)雜且收斂緩慢、預(yù)測(cè)結(jié)果容易陷入局部最優(yōu)且總體精度較低,所以滲流量時(shí)間序列的預(yù)測(cè)算法在理論研究和應(yīng)用中均有待提高。為解決智能算法在非平穩(wěn)時(shí)間序列的上述難題,Huang等[9]提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)算法,但EMD存在端點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)混疊程度高的問(wèn)題;針對(duì)EMD存在的問(wèn)題,Wu等[10]對(duì)EMD進(jìn)行改進(jìn),提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)算法。目前,EEMD算法已應(yīng)用于環(huán)境、水文、醫(yī)學(xué)、地質(zhì)等多個(gè)行業(yè)[11-13],但將其應(yīng)用到土石壩滲流量預(yù)測(cè)中的研究甚少。

    Tipping[14]建立的相關(guān)向量機(jī)理論(RVM)模型不僅解決了支持向量機(jī)(SVM)模型結(jié)構(gòu)稀疏度不高的問(wèn)題,還簡(jiǎn)化了核函數(shù)的計(jì)算程序,提高了計(jì)算效率。高杰等[15]給出了基于RVM的邊坡可靠度計(jì)算方法,解決了極限狀態(tài)函數(shù)無(wú)法顯式表達(dá)、難以求解導(dǎo)數(shù)的問(wèn)題,并且計(jì)算速度快、精度高;平善明等[16]通過(guò)RVM模型預(yù)測(cè)了短期風(fēng)速,并較好地解決了由于間歇性和不穩(wěn)定性導(dǎo)致風(fēng)速擬合預(yù)測(cè)低的問(wèn)題。

    綜上,EEMD算法可以較好地解決大壩滲流監(jiān)測(cè)值非平穩(wěn)性所帶來(lái)的過(guò)擬合問(wèn)題,RVM算法可以在大壩滲流值的訓(xùn)練擬合和預(yù)測(cè)過(guò)程中提高算法收斂速率、預(yù)測(cè)精度以及模型的健壯性。因此,筆者運(yùn)用EEMD算法對(duì)大壩滲流監(jiān)測(cè)序列進(jìn)行模態(tài)分解,結(jié)合高斯核函數(shù)的RVM模型對(duì)分解分量進(jìn)行擬合訓(xùn)練,構(gòu)建基于EEMD-RVM土石壩滲流量時(shí)間序列的預(yù)測(cè)模型,在不考慮環(huán)境變量的前提下,以期提高土石壩滲流量預(yù)測(cè)的可靠性和精度。

    1 土石壩滲流量預(yù)測(cè)模型

    1.1 EEMD原理

    在原始時(shí)間序列中多次加入足夠多的不同白噪聲,再將新的時(shí)間序列進(jìn)行多次EMD分解得到多組本征模態(tài)函數(shù);然后根據(jù)白噪聲均值為零的特點(diǎn)對(duì)各組本征模態(tài)函數(shù)分量作平均,可得到EEMD分解的IMF分量I和剩余量R[17]。過(guò)程如下:

    首先,把高斯白噪聲M次加入原始時(shí)間序列得時(shí)間序列:

    xi(t)=x(t)+ni(t) (i=1,2,…,M)

    (1)

    式中:x(t)為原始時(shí)間序列;xi(t)為第i次添加白噪聲的時(shí)間序列;ni(t)為等長(zhǎng)度白噪聲信號(hào)。

    然后,利用EMD算法分解新的時(shí)間序列,可得本征模態(tài)函數(shù)Ci,j(t)及一個(gè)剩余項(xiàng)ri(t):

    (2)

    式中:Ci,j(t)為第i次添加白噪聲EMD分解所得到的第j個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量;ri(t)為剩余項(xiàng);J為IMF分量的個(gè)數(shù)。

    最后,利用互不相關(guān)的隨機(jī)序列之間均值為零的特性,將M組Ci,j(t)分量及剩余項(xiàng)ri(t)求算術(shù)平均得到最終的IMF分量I及剩余量R(t)。

    (3)

    (4)

    式中:Ij(t)為EEMD最終分解分量;R(t)為最終剩余量。

    1.2 RVM模型原理

    tn=u(yn;ω)+εn

    (5)

    其中ω=(ω0,ω1,…,ωn)T

    式中:yn為輸入向量值;tn為輸出目標(biāo)值;ω為權(quán)重向量;εn為零均值的高斯噪聲且相互獨(dú)立,方差為σ2;N為樣本數(shù);K(y,yn)為核函數(shù)。

    設(shè)tn為獨(dú)立分布,數(shù)據(jù)序列完整概率為

    (6)

    其中t=(t1,t2,…,tN)T

    Φ=(φ(y1),φ(y2),…,φ(yN))

    φ(yn)=(1,K(yn,y1),K(yn,y2),…,K(yn,yN))T

    當(dāng)訓(xùn)練序列中的參數(shù)增多時(shí),σ2和ω的最大似然估計(jì)會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象,從而在預(yù)測(cè)過(guò)程中容易出現(xiàn)訓(xùn)練模型中的控制參數(shù)溢出現(xiàn)象。為避免發(fā)生上述現(xiàn)象,本文結(jié)合SVM原理及Bayesian先驗(yàn)特點(diǎn),對(duì)一些參數(shù)附加約束條件[18],以降低擬合及預(yù)測(cè)過(guò)程中的誤差,提高模型精度。因此對(duì)權(quán)重ω賦予一個(gè)均值為零的高斯分布:

    (7)

    式中:α為超參數(shù),服從Gamma先驗(yàn)分布。

    由Bayesian知識(shí)和先驗(yàn)分布p(ω,α,σ2)得后驗(yàn)分布ω:

    (8)

    其中Σ=(σ-2ΦTΦ+A)-1μ=σ-2ΣΦTt

    A=diag(α0,α1,…,αN)S=N+1

    式中:Σ為后驗(yàn)協(xié)方差;μ為后驗(yàn)均值。

    對(duì)式(8)的ω積分,得到由α、σ2表示的邊緣分布為

    其中Ψ=σ2I+ΦA(chǔ)-1ΦT

    式中:Ψ為中間變量;I為單位向量。

    最大化求解超參數(shù)邊緣分布,通過(guò)迭代計(jì)算α和σ2,可得優(yōu)化參數(shù):

    (10)

    (11)

    t*=μTφ(y*)

    (12)

    通過(guò)快速序列稀疏Bayesian算法計(jì)算超參數(shù)和噪聲方差,則模型高斯核函數(shù)為[19]

    K(y,yn)=exp(-g‖y-yn‖2)

    (13)

    式中:σm為函數(shù)的寬度參數(shù)。

    1.3 土石壩滲流量預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

    在不考慮環(huán)境量的前提下,本文綜合利用EEMD算法和RVM算法的優(yōu)點(diǎn)和特性將其串聯(lián),構(gòu)建基于EEMD-RVM土石壩滲流量時(shí)間序列的預(yù)測(cè)模型。首先運(yùn)用EEMD模型對(duì)土石壩滲流量監(jiān)測(cè)序列進(jìn)行模態(tài)分解,然后通過(guò)RVM模型對(duì)分解的各分量進(jìn)行擬合訓(xùn)練,再將預(yù)測(cè)時(shí)間t代入訓(xùn)練好的分量函數(shù)得到分量預(yù)測(cè)值,最后將每個(gè)分量的預(yù)測(cè)結(jié)果相加求和則可得到滲流量預(yù)測(cè)結(jié)果。該模型具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖1所示。

    圖1 基于EEMD-RVM土石壩滲流量預(yù)測(cè)模型

    2 算例驗(yàn)證

    2.1 EEMD分解滲流量時(shí)間序列

    以某土石壩為例,該壩位于我國(guó)東南地區(qū),最大壩高120.0 m,壩頂高程760.00 m,壩頂長(zhǎng)度259.8 m,壩頂寬度9.0 m。壩址以上控制流域面積453 km2,水庫(kù)校核洪水位(洪水頻率0.05%)759.10 m,設(shè)計(jì)洪水位(洪水頻率1%)756.20 m,正常蓄水位755.00 m,總庫(kù)容2.65億 m3,為多年調(diào)節(jié)水庫(kù)。該壩滲流量采用量水堰人工測(cè)讀,監(jiān)測(cè)頻率為一周一次,選取2015年1月7日至2017年8月31日的129個(gè)滲流量監(jiān)測(cè)值作為計(jì)算訓(xùn)練組;選取2017年9月15日至12月29日的15個(gè)滲流量監(jiān)測(cè)值為預(yù)測(cè)組。訓(xùn)練滲流量時(shí)間序列樣本的時(shí)間作為輸入值,相應(yīng)的滲流量作為輸出值,基于EEMD-RVM建立土石壩滲流量的預(yù)測(cè)模型。

    首先對(duì)滲流量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理,基于EEMD算法進(jìn)行分解、重組。EEMD算法分解參數(shù)有2個(gè):高斯白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差S(一般為0.01~0.40)和添加白噪聲次數(shù)M(一般為50~200)。對(duì)于平穩(wěn)性較好的滲流序列,S、M均可以取小點(diǎn),具體取值由序列特征決定。

    取2015年1月7日至2017年8月31日的滲流量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練組。在原始監(jiān)測(cè)時(shí)間序列添加100組白噪聲序列,每組高斯白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差S設(shè)為0.2進(jìn)而可得I分量6個(gè)和剩余分量1個(gè),分解結(jié)果如圖2所示。

    圖2 EEMD分解的IMF分量及R分量結(jié)果

    2.2 RVM對(duì)各分量的訓(xùn)練擬合

    EEMD分解得到滲流量的分量后,采用RVM算法對(duì)分量進(jìn)行訓(xùn)練擬合。RVM算法相關(guān)參數(shù)參考前人研究成果[20]取定:慣性因子取值范圍0.3~0.8,核參數(shù)中g(shù)取值0.01~1.0,學(xué)習(xí)因子C1取值為1.2~2.5,學(xué)習(xí)因子C2取值為1.5~2.55,核函數(shù)的位置因子ν取值為0.01,速度因子γ取值為1.00。

    通過(guò)RVM模型可擬合6個(gè)I分量及剩余分量R的函數(shù),通過(guò)對(duì)比實(shí)測(cè)值與RVM模型擬合值得到擬合誤差,進(jìn)而通過(guò)快速序列稀疏Bayesian算法對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行誤差處理,然后對(duì)各個(gè)分量的擬合值求和得滲流量擬合值。該壩滲流量的擬合結(jié)果如圖3所示,擬合結(jié)果的判定系數(shù)為0.98,表明該模型的擬合精度高。

    圖3 EEMD-RVM模型滲流量擬合過(guò)程線

    2.3 滲流量預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差分析

    將預(yù)測(cè)集的2017年9月15日至12月29日的15個(gè)時(shí)間點(diǎn)代入已訓(xùn)練好的各I分量及R分量的函數(shù)求得各分量值,再把各分量的值相加得到土石壩滲流量的最終預(yù)測(cè)結(jié)果。為分析該模型的精度,給出傳統(tǒng)的GA-BP模型以及RVM模型預(yù)測(cè)結(jié)果,各模型預(yù)測(cè)結(jié)果如圖4。3種模型滲流量預(yù)測(cè)值的相應(yīng)平均殘差結(jié)果如圖5所示,其中EEMD-RVM模型、GA-BP模型與RVM模型3種模型的預(yù)測(cè)滲流量的平均絕對(duì)值殘差分別為0.222 L/s、0.674 L/s和0.653 L/s,平均相對(duì)誤差分別為14.9%、49.7%和48.8%。由此說(shuō)明,EEMD-RVM模型可以大幅提高滲流量預(yù)測(cè)精度,并且對(duì)突跳值更敏感,整體預(yù)測(cè)結(jié)果更好,對(duì)環(huán)境量存在缺測(cè)的中小型土石壩水庫(kù)的滲流量預(yù)測(cè)提供了新方法。

    圖4 3種模型滲流量預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

    圖5 3種模型預(yù)測(cè)結(jié)果殘差對(duì)比

    由實(shí)例計(jì)算可知EEMD-RVM滲流預(yù)測(cè)模型的精度和可靠性較高,為了增加該模型的適用性以及方便大壩管理人員的實(shí)際應(yīng)用,對(duì)模型的樣本數(shù)和相關(guān)預(yù)測(cè)情況進(jìn)行說(shuō)明。

    a.一般研究大壩滲流預(yù)測(cè)問(wèn)題,在訓(xùn)練過(guò)程中訓(xùn)練集有大樣本和小樣本2種。本文模型研究的是大樣本情形。對(duì)于大樣本訓(xùn)練,一般取一年以上,這樣可以較完整地捕捉到降雨、水位等年變化因素對(duì)滲流影響的規(guī)律特性。又由于大壩的滲流特性隨著運(yùn)行時(shí)間的增加而漸變,所以如果訓(xùn)練樣本過(guò)多,則不能較好地反映當(dāng)前的大壩滲流情況。因此,建議本文模型的訓(xùn)練樣本取1~2 a。對(duì)于小樣本,由于滲流實(shí)測(cè)資料較少,所以一般取所有測(cè)量值為研究對(duì)象。

    b.對(duì)于預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)的確定,時(shí)長(zhǎng)并不是越長(zhǎng)越好,因?yàn)闀r(shí)長(zhǎng)越長(zhǎng)必然帶來(lái)誤差增加,以至后期誤差較大的預(yù)測(cè)值不具有工程指導(dǎo)意義。在水工建筑物的預(yù)測(cè)研究中,一般取訓(xùn)練集時(shí)長(zhǎng)的10%~20%為預(yù)測(cè)集的時(shí)長(zhǎng)。由于滲流的不穩(wěn)定性,大壩的滲流預(yù)測(cè)比其他預(yù)測(cè),如位移、應(yīng)力的預(yù)測(cè)更難。所以為了提高滲流預(yù)測(cè)的精度,建議預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)取訓(xùn)練集時(shí)長(zhǎng)的10%~15%。

    c.在滲流實(shí)測(cè)過(guò)程中,不可避免會(huì)出現(xiàn)突跳值的情況。對(duì)于突跳值的預(yù)測(cè),一直是研究的難題。一般突跳值有2種:突增和突減。其中滲流的突增往往對(duì)于大壩安全更不利,建議增加預(yù)測(cè)值的安全裕度以對(duì)工程管理提供可靠的支持。本文算例在預(yù)測(cè)過(guò)程中的2個(gè)突跳點(diǎn)(2017-11-22和2017-12-15)的預(yù)測(cè)相對(duì)誤差分別為7.06%和15.21%,對(duì)于該壩建議對(duì)突跳點(diǎn)的預(yù)測(cè)值增加5%~15%的安全裕度。由于每座大壩的滲流情況不同,可以對(duì)過(guò)去滲流情況進(jìn)行訓(xùn)練并比較預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的誤差,分析出突跳點(diǎn)的預(yù)測(cè)誤差。根據(jù)預(yù)測(cè)誤差情況,可以調(diào)控預(yù)測(cè)結(jié)果和提高預(yù)測(cè)值的安全裕度以方便工作人員更好地管理和決策。

    3 結(jié) 論

    a.EEMD算法將滲流量時(shí)間序列分解處理為平穩(wěn)子序列,可以有效地提高非平穩(wěn)滲流監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析精度。

    b.EEMD-RVM模型與RVM模型及GA-BP模型的結(jié)果對(duì)比可知:常規(guī)模型對(duì)滲流量時(shí)間序列的預(yù)測(cè)誤差較大,EEMD-RVM模型較大幅度地提高了預(yù)測(cè)精度,表明該模型在土石壩滲流量時(shí)間序列中具有較高的可靠性。

    c.通過(guò)實(shí)例和驗(yàn)證結(jié)果可得,EEMD-RVM模型在工程應(yīng)用上可行,操作性較高,精度滿足要求。對(duì)于環(huán)境量監(jiān)測(cè)缺失較為嚴(yán)重的中小型土石壩,特別是中小型病險(xiǎn)壩,該模型可以快速進(jìn)行滲流量預(yù)測(cè)研究,為提高中小型土石壩的滲流安全提供了新的途徑和方法。

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