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    基于局部均值分解和PSO-RVM-ARIMA模型的基坑變形預(yù)測(cè)研究

    2021-11-22 09:44:04
    河南科學(xué) 2021年10期
    關(guān)鍵詞:監(jiān)測(cè)點(diǎn)基坑誤差

    王 飛

    (陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,陜西渭南 714000)

    近年,我國(guó)市政交通行業(yè)得以快速發(fā)展,并顯著增加了地下空間的開(kāi)發(fā)利用,其中,形成了規(guī)模較大的基坑工程;由于基坑施工具有空間立體特征,加之地質(zhì)條件限制,使得基坑變形對(duì)其安全施工具有直接影響,因此,開(kāi)展基坑變形預(yù)測(cè)研究具有重要的工程價(jià)值[1-3]. 目前,已有相關(guān)學(xué)者開(kāi)展了基坑變形預(yù)測(cè)研究,如袁志明等[4]、李柏佚等[5]在考慮基坑鄰近監(jiān)測(cè)點(diǎn)間的相互影響基礎(chǔ)上,構(gòu)建了監(jiān)測(cè)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)模型;蘇秀婷等[6]利用有限元法實(shí)現(xiàn)了基坑預(yù)測(cè)分析;王雪妮和韓國(guó)鋒[7]則利用極限學(xué)習(xí)機(jī)實(shí)現(xiàn)了基坑變形預(yù)測(cè).上述分析為基坑變形規(guī)律研究提供了相應(yīng)研究思路,也取得了一定研究成果,但上述研究均未考慮基坑變形數(shù)據(jù)中含有的誤差信息影響,也未涉及相關(guān)向量機(jī)的應(yīng)用研究,因此,仍需進(jìn)一步拓展基坑變形預(yù)測(cè)方法研究. 受監(jiān)測(cè)環(huán)境影響,基坑變形數(shù)據(jù)往往含有一定的誤差信息,對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果具有一定影響,因此,在基坑變形預(yù)測(cè)前,有必要先進(jìn)行變形數(shù)據(jù)的信息分解處理;同時(shí),單一模型也難以完全刻畫基坑的非線性變形特征,進(jìn)而開(kāi)展基坑變形的組合預(yù)測(cè)顯得十分必要. 本研究以海之韻站基坑工程為實(shí)例背景,先利用優(yōu)化局部均值分解實(shí)現(xiàn)基坑變形數(shù)據(jù)的趨勢(shì)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)分解,再利用優(yōu)化相關(guān)向量機(jī)和ARIMA模型實(shí)現(xiàn)趨勢(shì)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)的組合預(yù)測(cè),以掌握基坑變形的發(fā)展規(guī)律,為其安全施工提供一定的理論指導(dǎo).

    1 基本原理

    按照論文思路,分析過(guò)程主要為:先利用局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)處理基坑變形信息,即將基坑變形數(shù)據(jù)分解為趨勢(shì)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng);再利用優(yōu)化相關(guān)向量機(jī)(Relevance Vector Machine,RVM)和ARIMA模型構(gòu)建基坑變形的組合預(yù)測(cè)模型.

    1.1 LMD模型的信息分解過(guò)程

    LMD模型是一種新型自適應(yīng)的非平穩(wěn)信號(hào)處理方法,可通過(guò)信息分解處理,得到一個(gè)特征變形分量,以實(shí)現(xiàn)原始信號(hào)的完整時(shí)頻劃分,對(duì)基坑變形數(shù)據(jù)的分解處理具有較強(qiáng)的適用性[8-10]. 結(jié)合LMD模型的基本原理,可將其分解過(guò)程表示為:

    式中:x(t)為基坑變形數(shù)據(jù);q為趨勢(shì)項(xiàng)的分解層數(shù);PFi(t)為趨勢(shì)項(xiàng)分解信號(hào);u(t)為誤差項(xiàng)分解信號(hào).

    在LMD模型的信息分解處理過(guò)程中,由于信號(hào)左右兩端點(diǎn)并非極值點(diǎn),易造成趨勢(shì)項(xiàng)分解信號(hào)的內(nèi)部失真,影響信息分解效果,因此,對(duì)端點(diǎn)信號(hào)的優(yōu)化處理顯得格外重要. 為合理解決該問(wèn)題,I-LMD模型應(yīng)運(yùn)而生,其利用最小二乘法實(shí)現(xiàn)端點(diǎn)信號(hào)的極值處理,以保證分解效果.

    同時(shí),鑒于信噪比(SNR)能有效評(píng)價(jià)變形數(shù)據(jù)的信息分解效果,進(jìn)而以其為評(píng)價(jià)指標(biāo),進(jìn)行基坑變形數(shù)據(jù)信息分解效果評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)規(guī)則為:SNR值越大,基坑變形數(shù)據(jù)的信息分解效果相對(duì)越優(yōu);反之,信息分解效果相對(duì)越差.

    1.2 變形預(yù)測(cè)流程

    據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)[11-16]的研究成果,單一預(yù)測(cè)模型難以完全刻畫基坑變形的非線性特征,組合預(yù)測(cè)思路具有相對(duì)更強(qiáng)的適用性;同時(shí),由于RVM模型與ARIMA模型具有較強(qiáng)的非線性預(yù)測(cè)能力和誤差修正能力,因此,利用兩者構(gòu)建基坑變形組合預(yù)測(cè)模型. 組合預(yù)測(cè)流程為:先利用RVM模型進(jìn)行趨勢(shì)項(xiàng)變形預(yù)測(cè),且為保證RVM 模型的預(yù)測(cè)效果,利用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)進(jìn)行RVM 模型的參數(shù)優(yōu)化處理;在趨勢(shì)項(xiàng)預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上,將趨勢(shì)項(xiàng)預(yù)測(cè)誤差與隨機(jī)項(xiàng)疊加,組成新的誤差隨機(jī)項(xiàng),再利用ARIMA模型對(duì)其進(jìn)行弱化處理;將趨勢(shì)項(xiàng)預(yù)測(cè)結(jié)果和誤差隨機(jī)項(xiàng)預(yù)測(cè)結(jié)果相加,即為基坑變形數(shù)據(jù)的組合預(yù)測(cè)結(jié)果.

    1)PSO-RVM模型. RVM模型是一種新型監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,由于其不受Mercer定理約束,使得其具有較優(yōu)的預(yù)測(cè)能力;在RVM模型的應(yīng)用過(guò)程中,若訓(xùn)練樣本為{xi,ti} ,則其預(yù)測(cè)過(guò)程為:

    式中:N為樣本數(shù);K(x,xi)為核函數(shù);wi為權(quán)重向量;zi為噪聲;wo為偏差.

    鑒于RVM模型已廣泛應(yīng)用于巖土領(lǐng)域[17-21],限于篇幅,不再贅述其基本原理;但是,RVM模型的應(yīng)用過(guò)程存在一定不足,如核函數(shù)類型相對(duì)較多,各類核函數(shù)的適用性存在一定差異;學(xué)習(xí)因子對(duì)預(yù)測(cè)過(guò)程的收斂速率具有直接影響,易造成預(yù)測(cè)結(jié)果陷入局部極值. 為保證預(yù)測(cè)精度,需對(duì)上述兩參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理,且考慮到PSO算法具有較強(qiáng)的全局優(yōu)化能力,進(jìn)而利用其實(shí)現(xiàn)RVM模型的參數(shù)優(yōu)化處理,具體優(yōu)化處理流程為:

    ①參數(shù)初始化. 初始化粒子群的基礎(chǔ)參數(shù),如種群數(shù)設(shè)置為500;維數(shù)設(shè)置為2,分別代表核函數(shù)和學(xué)習(xí)因子參數(shù);迭代次數(shù)限值設(shè)置為600.

    ②迭代尋優(yōu). 以預(yù)測(cè)誤差的絕對(duì)值為適宜度函數(shù),先計(jì)算各粒子的初始適宜度值,選取最佳者作為初始全局適宜度值;其次,改變粒子位置和速度,進(jìn)行迭代尋優(yōu),并對(duì)比粒子與全局的適宜度值,實(shí)現(xiàn)全局適宜度值的更新,以完成迭代尋優(yōu),直至滿足期望或達(dá)到迭代次數(shù)限值.

    ③參數(shù)輸出. 當(dāng)完成迭代尋優(yōu)后,最優(yōu)適宜度值條件下對(duì)應(yīng)的核函數(shù)和學(xué)習(xí)因子參數(shù)即為尋優(yōu)參數(shù),將其輸出,即完成RVM模型的參數(shù)優(yōu)化處理.

    2)ARIMA模型. ARIMA模型具有較強(qiáng)的誤差弱化能力,已被廣泛應(yīng)用,因此,利用其實(shí)現(xiàn)誤差隨機(jī)項(xiàng)的弱化預(yù)測(cè);結(jié)合其基本原理,將其修正過(guò)程表示為:

    式中:Rt為誤差弱化值;p、q為回歸階次;rt-m為對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)處的誤差值;φm為自回歸參數(shù);θj為滑動(dòng)參數(shù);at-j為對(duì)應(yīng)t-j節(jié)點(diǎn)處的白噪聲;at為對(duì)應(yīng)t節(jié)點(diǎn)處的白噪聲.

    2 實(shí)例分析

    2.1 工程概況

    海之韻站隸屬大連二號(hào)線,具雙層島式結(jié)構(gòu),近似呈東西走向,中心里程為DK0+274 m,覆土厚度約3 m[13].據(jù)現(xiàn)場(chǎng)勘察成果,區(qū)內(nèi)第四系地層主要為人工堆積層、海積土層和洪積層,巖性以粉質(zhì)黏土、粉砂等為主,工程性質(zhì)相對(duì)略差;下覆基巖以震旦系長(zhǎng)嶺子組為主,巖性為板巖,主要礦物成分為石英、云母,遇水易軟化,屬極軟巖,較破碎.

    由于車站基坑開(kāi)挖具空間立體特征,加之周邊地層巖性相對(duì)較差,因此,為切實(shí)保證基坑施工安全,參照規(guī)范要求,對(duì)其進(jìn)行了沉降監(jiān)測(cè),監(jiān)測(cè)點(diǎn)沿基坑周邊布置,共計(jì)布設(shè)了25個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn),其中,X1~X5監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)完整性相對(duì)較好,因此,以其為數(shù)據(jù)來(lái)源,開(kāi)展基坑變形預(yù)測(cè)研究;在監(jiān)測(cè)過(guò)程中,監(jiān)測(cè)頻率為1 次/d,共計(jì)得到40期的變形監(jiān)測(cè)成果如表1所示.

    2.2 變形預(yù)測(cè)研究

    據(jù)論文分析流程,變形預(yù)測(cè)過(guò)程共計(jì)可分為兩個(gè)階段,即:變形數(shù)據(jù)的信息分解和預(yù)測(cè)結(jié)果分析,將兩者的具體分析結(jié)果詳述如下:

    2.2.1 變形數(shù)據(jù)的信息分解處理 在基坑變形數(shù)據(jù)的信息分解過(guò)程中,為充分驗(yàn)證LMD模型的分解效果,將該過(guò)程劃分為兩步驟,其一,是將LMD模型與若干db小波和sym小波進(jìn)行數(shù)據(jù)分解效果的對(duì)比研究,以佐證LMD模型相較傳統(tǒng)小波分解在基坑變形數(shù)據(jù)信息分解方面具有更好的適用性;其二,是對(duì)比LMD模型優(yōu)化前后的分解效果,即對(duì)比LMD模型和I-LMD模型的信息分解效果均進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,以驗(yàn)證其優(yōu)化處理方法的有效性.

    首先,通過(guò)計(jì)算,得到不同小波及LMD模型的信息分解結(jié)果如表2所示. 對(duì)比三類模型的分解效果,得LMD模型的信噪比相對(duì)最大,其值為34.11,其次是sym小波,其信噪比均值為29.55,而db小波的信噪比相對(duì)最小,均值為28.79. 因此,得出LMD模型相較兩種小波去噪具有更優(yōu)的分解效果,充分驗(yàn)證了其在基坑變形數(shù)據(jù)信息分解中的適用性.

    表2 不同信息分解方法的效果統(tǒng)計(jì)Tab.2 Effect statistics of different information decomposition methods

    其次,對(duì)LMD 模型進(jìn)行優(yōu)化處理,得其優(yōu)化前后的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖1所示. 據(jù)圖1,I-LMD模型的信噪比明顯大于LMD模型的信噪比,其信噪比值已達(dá)36.24,充分說(shuō)明對(duì)LMD模型的優(yōu)化處理能有效提高分解效果.

    圖1 LMD模型優(yōu)化前后的分解效果對(duì)比Fig.1 Comparison of decomposition effects before and after LMD model optimization

    綜上所述,在基坑變形數(shù)據(jù)的信息分解過(guò)程中,LMD模型相較傳統(tǒng)小波去噪具有更優(yōu)的分解效果,且通過(guò)優(yōu)化處理能進(jìn)一步提高其分解效果,因此,利用I-LMD模型實(shí)現(xiàn)基坑變形數(shù)據(jù)的信息分解是可行的.

    2.2.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析 在前述基坑變形數(shù)據(jù)信息分解基礎(chǔ)上,再開(kāi)展變形預(yù)測(cè)分析. 值得指出的是,限于篇幅,難以對(duì)所有監(jiān)測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)流程均進(jìn)行詳述,因此,選擇X1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)為例,詳述其各階段的預(yù)測(cè)效果,且在預(yù)測(cè)過(guò)程中,1~35 周期數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,36~40 周期數(shù)據(jù)為驗(yàn)證樣本.

    首先,利用PSO-RVM 模型開(kāi)展X1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)的趨勢(shì)項(xiàng)預(yù)測(cè),且為驗(yàn)證PSO 算法的優(yōu)化效果,對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)優(yōu)化前后的預(yù)測(cè)結(jié)果均進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表3所示. 在相應(yīng)驗(yàn)證節(jié)點(diǎn)處,PSO-RVM模型較RVM模型具有更小的相對(duì)誤差,且前者平均相對(duì)誤差為2.14%,也小于后者的平均相對(duì)誤差2.22%,說(shuō)明通過(guò)PSO算法的優(yōu)化處理,能有效提高RVM模型的預(yù)測(cè)效果.

    表3 X1監(jiān)測(cè)點(diǎn)的趨勢(shì)項(xiàng)預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.3 Trend term prediction results of X1 monitoring site

    其次,利用ARIMA模型對(duì)X1監(jiān)測(cè)點(diǎn)的誤差隨機(jī)項(xiàng)進(jìn)行弱化預(yù)測(cè),以達(dá)到提高預(yù)測(cè)精度的目的,經(jīng)計(jì)算,得X1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)經(jīng)弱化預(yù)測(cè)后的結(jié)果如表4所示. 在X1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)的最終預(yù)測(cè)結(jié)果中,相對(duì)誤差間于1.88%~2.03%,平均相對(duì)誤差為1.96%,相較趨勢(shì)項(xiàng)預(yù)測(cè)結(jié)果,預(yù)測(cè)精度具有一定提高,驗(yàn)證了ARIMA模型的誤差弱化效果,且初步驗(yàn)證了該文預(yù)測(cè)模型具有較優(yōu)的預(yù)測(cè)精度.

    表4 X1監(jiān)測(cè)點(diǎn)的最終預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.4 Final prediction results of X1 monitoring site

    為進(jìn)一步對(duì)比各階段的預(yù)測(cè)效果,再以X1監(jiān)測(cè)點(diǎn)為例,設(shè)置5個(gè)模型,通過(guò)對(duì)比分析,評(píng)價(jià)論文構(gòu)建思路的合理性,并將模型設(shè)置如下:

    模型1:RVM模型.

    模型2:LMD-RVM模型.

    模型3:ILMD-RVM模型.

    模型4:ILMD-PSO-RVM模型.

    模型5:ILMD-PSO-RVM-ARIMA模型.

    經(jīng)統(tǒng)計(jì),得X1 監(jiān)測(cè)點(diǎn)在不同模型條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖2 所示. 在數(shù)據(jù)分解和預(yù)測(cè)過(guò)程中,隨優(yōu)化深入,預(yù)測(cè)結(jié)果的平均相對(duì)誤差值趨于減小趨勢(shì),且以模型5具有相對(duì)最優(yōu)的預(yù)測(cè)效果,驗(yàn)證了各類優(yōu)化處理方法的有效性及該文預(yù)測(cè)模型的合理性.

    圖2 不同模型條件下的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.2 Prediction results under different model conditions

    最后,對(duì)其余監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行類似預(yù)測(cè),并進(jìn)一步對(duì)X1監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行外推預(yù)測(cè),得各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果如表5所示. 在五個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果中,平均相對(duì)誤差間于1.89%~2.02%,不僅變化范圍較小,且均在2%左右波動(dòng),說(shuō)明該文預(yù)測(cè)模型不僅具有較高的預(yù)測(cè)精度,還具有較優(yōu)的穩(wěn)定性,驗(yàn)證其適用于基坑變形預(yù)測(cè). 通過(guò)外推預(yù)測(cè),得五個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的變形仍會(huì)進(jìn)一步增加,但增加速率偏小,說(shuō)明基坑變形趨于穩(wěn)定方向發(fā)展.

    表5 各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的最終變形預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.5 Final deformation prediction results of each monitoring site

    綜上所述,通過(guò)對(duì)海之韻站基坑的變形預(yù)測(cè)研究,得本文預(yù)測(cè)模型在基坑變形預(yù)測(cè)中具有較好的適用性,不僅具有較高的預(yù)測(cè)精度,還具較優(yōu)的穩(wěn)定性;同時(shí),通過(guò)外推預(yù)測(cè),基坑變形雖會(huì)進(jìn)一步增加,但增加速率較小,變形趨于穩(wěn)定性方向發(fā)展.

    3 結(jié)論

    通過(guò)I-LMD模型和PSO-RVM-ARIMA模型在海之韻站基坑變形預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究,主要得出如下結(jié)論:

    1)受監(jiān)測(cè)環(huán)境等因素影響,基坑變形數(shù)據(jù)會(huì)含有一定誤差信息,LMD模型能有效實(shí)現(xiàn)其信息分解處理,較傳統(tǒng)小波去噪的優(yōu)越性明顯,且通過(guò)優(yōu)化處理能進(jìn)一步提高其分解效果,驗(yàn)證了I-LMD模型在基坑變形數(shù)據(jù)信息分解處理中的適用性.

    2)通過(guò)PSO-RVM 模型和ARIMA 模型的組合預(yù)測(cè),合理實(shí)現(xiàn)了基坑變形的高精度預(yù)測(cè),驗(yàn)證了本文預(yù)測(cè)思路在基坑變形預(yù)測(cè)中的適用性,且通過(guò)外推預(yù)測(cè),基坑變形趨于穩(wěn)定方向發(fā)展.

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