基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的大變形隧道位移監(jiān)測數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用

劉博峰

中國交通建設(shè)股份有限公司軌道交通分公司，北京 100088

新奧法是應(yīng)用巖體力學(xué)理論，以維護(hù)和利用圍巖的自身承載能力為基礎(chǔ)，采用錨桿和噴射混凝土為主要支護(hù)手段，控制圍巖的變形和松弛，使圍巖成為支護(hù)體系的組成部分，并通過對圍巖和支護(hù)的量測、監(jiān)控來指導(dǎo)施工，其已廣泛應(yīng)用于我國山嶺隧道［1-5］。為掌握施工過程中圍巖穩(wěn)定程度和支護(hù)結(jié)構(gòu)受力、變形的動(dòng)態(tài)信息，隧道開挖后應(yīng)及時(shí)監(jiān)測，并把結(jié)果和建議反饋給參建各方，以達(dá)到指導(dǎo)施工和動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)的目的。監(jiān)控量測貫穿施工全過程，其中位移測量簡單可行并且意義重大。隧道位移影響因素有很多，但對監(jiān)測數(shù)據(jù)的常規(guī)分析，大部分采用一元非線性回歸，所有因素的作用效果均以時(shí)間的變化體現(xiàn)，沒有考慮各個(gè)因素的相互影響。

本文以連接中國云南省昆明市與老撾萬象市的電氣化鐵路線上的景寨隧道為例，利用BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)和多維函數(shù)映射能力，編制程序分析在時(shí)間和距掌子面距離雙重影響下隧道拱頂沉降和凈空變化規(guī)律，為同類隧道監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析提供一種新思路。

1 工程概況及監(jiān)測方案

1.1 工程概況

景寨隧道總長9 509 m，圍巖以泥巖、頁巖、板巖等軟巖為主，受構(gòu)造影響節(jié)理裂隙發(fā)育，巖體破碎。由于隧址區(qū)存在高地應(yīng)力、順層偏壓、斷層破碎帶等不良地質(zhì)，部分段落在開挖過程中圍巖變形過大，變形速率快，變形持續(xù)時(shí)間長，導(dǎo)致掌子面后方初期支護(hù)段變形嚴(yán)重，拱架扭斷變形。個(gè)別監(jiān)測斷面單日最大變形超過24 cm，累計(jì)最大變形超過180 cm。隧道施工安全風(fēng)險(xiǎn)高，對監(jiān)測數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)。

1.2 位移監(jiān)測方案

根據(jù)Q/CR 9218—2015《鐵路隧道監(jiān)控量測技術(shù)規(guī)程》，隧道拱頂沉降和凈空變化為必測項(xiàng)目。根據(jù)圍巖情況，在圍巖地質(zhì)條件較好區(qū)段監(jiān)測斷面間距取10 m，各監(jiān)測斷面布置2～3 對測點(diǎn)；在地質(zhì)條件較差區(qū)段如DK409+130—DK409+165 區(qū)段監(jiān)測斷面間距取5 m，每個(gè)斷面布置5對測點(diǎn)，如圖1所示。

圖1 地質(zhì)條件較差區(qū)段變形測點(diǎn)布置

利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對隧道大變形段DK409+145—DK409+165 一典型斷面的隧道拱頂沉降、凈空變化進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，根據(jù)分析結(jié)果對隧道變形發(fā)展進(jìn)行預(yù)測。

2 變形實(shí)測數(shù)據(jù)分析

隧道變形與時(shí)間、距掌子面距離的關(guān)系曲線見圖2。時(shí)間軸0 點(diǎn)對應(yīng)的日期為2020 年12 月5 日。因不同斷面支護(hù)時(shí)間不同，以變形速率顯著減小時(shí)，即各斷面距掌子面距離為15 m 處作為支護(hù)前后的分界點(diǎn)。

圖2 隧道變形與時(shí)間、距掌子面距離的關(guān)系曲線

由圖2 可知：①支護(hù)前各斷面變形均隨距掌子面距離增加而快速增加；支護(hù)施作后變形逐漸趨于穩(wěn)定。其中DK409+155—DK409+160 區(qū)段的拱頂沉降、拱肩和邊墻的水平收斂較大，并且距掌子面距離越近，變形速率增長越快，說明在該區(qū)段巖體易受擾動(dòng)，穩(wěn)定性差，施工過程中需加強(qiáng)監(jiān)測并及時(shí)采取強(qiáng)支護(hù)。②與其他4 個(gè)斷面相同部位相比，斷面DK409+165 的最終水平收斂較小，說明該處巖體具有良好的抗側(cè)向變形能力。③斷面DK409+145、DK409+150拱頂沉降增長速率較小，開挖支護(hù)后受距掌子面距離的影響小，說明該處巖體抗豎向變形能力良好。④DK409+155—DK409+160 區(qū)段隧道在支護(hù)前拱頂沉降急劇增長，及時(shí)支護(hù)后變形曲線逐漸近似平行于距離軸。距掌子面距離超過75 m 后，則轉(zhuǎn)為近平行于時(shí)間軸（圖2 圈中區(qū)域），即變形曲線受時(shí)間的影響增大，表明在支護(hù)前變形受距掌子面的距離和時(shí)間雙重影響，支護(hù)后巖體受臨近施工掌子面擾動(dòng)較大，使其變形隨距掌子面距離（15 ～ 75 m 范圍內(nèi)）增加而逐漸增加，距掌子面的距離大于75 m 后，斷面受施工擾動(dòng)的影響降低，此時(shí)斷面以蠕動(dòng)變形為主。距離與時(shí)間對隧道不同施工階段的變形有顯著影響，因此預(yù)測在兩個(gè)因素共同作用下隧道變形趨勢，將有利于施工中提前采取合理措施。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種按誤差逆?zhèn)鞑ビ?xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，應(yīng)用較廣泛［6-8］。一般分為輸入層、輸出層及隱層，層間各個(gè)神經(jīng)元之間全連接，而每一層內(nèi)的神經(jīng)元不連接。該算法的學(xué)習(xí)過程包括數(shù)據(jù)正向計(jì)算及誤差反向傳播，通過不斷迭代計(jì)算最終給出在滿足誤差要求下輸入值和輸出值之間的關(guān)系。由于隱層的存在，算法具有多維非線性函數(shù)映射能力，已有理論證明三層結(jié)構(gòu)的BP 網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度逼近任何非線性連續(xù)函數(shù)［9］。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3 所示。其中x1、x2為輸入層參數(shù)；h11—h14為第一層隱層結(jié)點(diǎn)；h21—h24為第二層隱層結(jié)點(diǎn)；y為輸出層參數(shù)。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意

4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的工程應(yīng)用

4.1 數(shù)據(jù)分析模型建立

采用回歸分析法對隧道位移進(jìn)行分析。回歸函數(shù)方程有指數(shù)、對數(shù)、雙曲線函數(shù)等［10］形式。在滿足規(guī)范要求的基礎(chǔ)上，為了提高模型的精確度，結(jié)合本項(xiàng)目施工現(xiàn)場實(shí)際需求，數(shù)據(jù)模型輸入層有時(shí)間和距掌子面距離兩個(gè)參數(shù)；輸出層只有位移一個(gè)參數(shù)。

4.2 計(jì)算流程和預(yù)測方法

經(jīng)試算，數(shù)據(jù)分析模型中的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)定為含有2個(gè)隱層的4層結(jié)構(gòu)，2個(gè)隱層的結(jié)點(diǎn)均為4，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為2?4?4?1。為了更好地匹配訓(xùn)練函數(shù)，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其均位于［0，1］區(qū)間。計(jì)算流程如圖4 所示，采用雙控制條件（誤差和總訓(xùn)練次數(shù)）同時(shí)控制算法進(jìn)程。將達(dá)到最大指定次數(shù)后輸出誤差最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)用于數(shù)據(jù)預(yù)測。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算流程

斷面DK409+135 的拱頂沉降實(shí)測值見表1（僅列出奇數(shù)號(hào)數(shù)據(jù)）。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算采用擬合、預(yù)測的方式循環(huán)進(jìn)行，即先利用1—15號(hào)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對16—20 號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，再利用1—20 號(hào)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對21—25號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，以此類推，考察BP 算法的回歸與預(yù)測能力。其中最終擬合值是對全部實(shí)測數(shù)據(jù)的擬合分析值，預(yù)測值為基于分階段實(shí)測數(shù)據(jù)的推測值。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法拱頂沉降數(shù)據(jù)分析結(jié)果

4.3 預(yù)測結(jié)果分析

不考慮距掌子面距離的影響時(shí)，根據(jù)不同數(shù)據(jù)預(yù)測的拱頂沉降時(shí)程曲線見圖5。

圖5 不考慮距離的影響時(shí)拱頂沉降時(shí)程曲線

從圖5（a）和圖5（c）可知：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法依賴于已經(jīng)給定數(shù)據(jù)的變化趨勢，尤其是最后幾個(gè)數(shù)據(jù)的變化趨勢。對于圖5（b）中的突變，從算法層面無法預(yù)料，這導(dǎo)致圖5（b）中相關(guān)系數(shù)R2值比圖5（a）小。在圖5（c）中由于從第30 到第35 個(gè)實(shí)測數(shù)據(jù)一直近似呈線性遞增狀態(tài)，使得BP 算法給出的預(yù)測數(shù)據(jù)仍然為遞增狀態(tài)，而實(shí)際上從第875 h之后，即從第36個(gè)實(shí)測數(shù)據(jù)開始，拱頂沉降增幅逐漸減小，這導(dǎo)致圖5（c）中實(shí)測值與預(yù)測值的R2進(jìn)一步減小，可見利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測時(shí)，875 h之前數(shù)據(jù)變化趨勢占決定性地位。雖然圖5 中三組數(shù)據(jù)的R2值呈遞減狀態(tài)，但整體仍接近于1，預(yù)測值仍具有一定參考價(jià)值。

為進(jìn)一步驗(yàn)證BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的準(zhǔn)確性，對拱頂沉降實(shí)測值、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擬合值及施工現(xiàn)場采用的指數(shù)函數(shù)擬合值進(jìn)行對比。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擬合值、指數(shù)函數(shù)擬合值的均方根誤差分別為8.309、31.126，說明利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法得到的擬合值更貼合實(shí)測值。因此，采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擬合更加快捷、實(shí)用，且可達(dá)到較高精度。

5 結(jié)論與展望

通過對景寨隧道不同斷面位移數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對拱頂沉降進(jìn)行擬合與預(yù)測，并與實(shí)測值、施工現(xiàn)場采用的指數(shù)函數(shù)擬合值進(jìn)行對比，得到如下結(jié)論：

1）斷面支護(hù)（距掌子面15 m 內(nèi)）前隧道變形受距掌子面距離和時(shí)間雙重影響，支護(hù)后（距掌子面15 ～ 75 m）以受距離影響為主，距掌子面距離達(dá)到75 m后逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐允軙r(shí)間影響為主。

2）考慮時(shí)間和距離兩個(gè)因素的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在量測過程中可不斷進(jìn)行曲線擬合并給出預(yù)測值，使用靈活，且可達(dá)到較高精度，為隧道監(jiān)控量測數(shù)據(jù)的處理提供了一種新思路。

3）雖然BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有優(yōu)越性，但其擬合及預(yù)測對初始輸入數(shù)據(jù)的依賴性強(qiáng)。以后可以增加更多原始數(shù)據(jù)，如鋼支撐內(nèi)力、錨桿軸力、圍巖條件、地下水位等，使預(yù)測模型更貼合實(shí)際。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已有多種改進(jìn)算法，如遺傳算法、混沌算法、模擬退火算法等，后續(xù)可以利用改進(jìn)的BP 算法進(jìn)一步提高算法收斂速度及計(jì)算精度。