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    基于Midas/GTS NX的軟土基坑開(kāi)挖對(duì)鄰近地鐵隧道的影響分析

    2024-02-08 00:00:00李睿王歆宇
    四川建筑 2024年6期
    關(guān)鍵詞:路基鐵路人工智能

    【摘要】首先對(duì)目前鐵路路基沉降預(yù)測(cè)的方法進(jìn)行了介紹,包括曲線擬合法、灰色系統(tǒng)模型及星野法。進(jìn)一步介紹了基于決策樹(shù)算法的Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)模型,分析了目前LightGBM模型在時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面的可行性,并構(gòu)建了基于LightGBM模型的鐵路路基沉降預(yù)測(cè)方法。以西南地區(qū)某實(shí)測(cè)鐵路路基沉降值為測(cè)試數(shù)據(jù)集,對(duì)比分析了曲線擬合法、灰色系統(tǒng)模型、星野法及LightGBM模型的預(yù)測(cè)效果。結(jié)果顯示,LightGBM模型在鐵路路基沉降預(yù)測(cè)值的平均絕對(duì)誤差達(dá)到了0.164 mm,優(yōu)于傳統(tǒng)算法,以期作為應(yīng)用在鐵路路基沉降預(yù)測(cè)的潛在方法。

    【關(guān)鍵詞】鐵路; 路基; 沉降預(yù)測(cè); 人工智能; LightGBM

    【中圖分類(lèi)號(hào)】U216.41+7【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A

    [定稿日期]2023-05-26

    [作者簡(jiǎn)介]李睿(1993—),男,碩士,工程師,主要從事鐵路、公路、機(jī)場(chǎng)等設(shè)計(jì)工作。

    0 引言

    截至2021年底,我國(guó)的鐵路運(yùn)營(yíng)里程已經(jīng)達(dá)到了15余萬(wàn)km,其中高速鐵路的運(yùn)營(yíng)里程達(dá)到了4萬(wàn)km[1]。鐵路運(yùn)營(yíng)安全至關(guān)重要,減少由于鐵路變形導(dǎo)致的運(yùn)營(yíng)安全問(wèn)題,可以有效保障我國(guó)鐵路運(yùn)輸?shù)恼_\(yùn)轉(zhuǎn)。為了有效減少鐵路變形對(duì)于列車(chē)運(yùn)行的危害,我國(guó)針對(duì)鐵路路基的施工質(zhì)量也推出了諸多規(guī)范予以控制[2]。然而,在長(zhǎng)期的鐵路運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,受常年累月列車(chē)高頻沖擊荷載的影響,路基沉降仍然不可避免[3]。因此,對(duì)鐵路路基沉降進(jìn)行監(jiān)測(cè)識(shí)別十分重要,可以有效地降低路基沉降對(duì)于列車(chē)運(yùn)行造成危害[4]。

    目前,傳統(tǒng)鐵路路基沉降的預(yù)測(cè)方法包括曲線擬合法、星野法、灰色系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等方法被廣泛應(yīng)用于變形預(yù)測(cè)研究,并且取得了諸多研究成果[5]。近年來(lái),隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,在時(shí)間序列方面也取得了較好的成果。Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)作為新型的集成學(xué)習(xí)算法之一,也在時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面有著較好的表現(xiàn)[6]。本文構(gòu)建了基于LightGBM的鐵路路基沉降預(yù)測(cè)方法,結(jié)合某實(shí)際工點(diǎn),與曲線擬合法、灰色系統(tǒng)模型及星野法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)現(xiàn)了對(duì)路基沉降的預(yù)測(cè)。

    1 傳統(tǒng)鐵路路基沉降變形預(yù)測(cè)模型

    1.1 曲線擬合預(yù)測(cè)模型

    鐵路路基沉降隨著時(shí)間累計(jì),呈現(xiàn)有規(guī)律的沉降量,因此可以采用曲線擬合法進(jìn)行擬合[7]。通常,鐵路路基沉降的曲線擬合方法包括雙曲線法、指數(shù)曲線法、對(duì)數(shù)曲線法和多項(xiàng)式擬合法等。曲線擬合法通常采用經(jīng)驗(yàn)公式得到,盡管在預(yù)測(cè)效果方面有著不錯(cuò)的效果,但是由于巖土體的復(fù)雜性及時(shí)間的不確定性,仍有一定的不足。曲線擬合法見(jiàn)式(1)。

    St=f(t)(1)

    式中:St為鐵路路基t時(shí)刻的沉降量;t為時(shí)間。

    1.2 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型

    20世紀(jì)80年代,鄧聚龍首次提出了灰色系統(tǒng)理論,隨著灰色系統(tǒng)理論不斷完善,在工程領(lǐng)域也被廣泛應(yīng)用?;疑到y(tǒng)理論的核心在于:利用已有數(shù)據(jù)(白色)累加建立數(shù)據(jù)序列,結(jié)合微分方程模型構(gòu)建擬合曲線實(shí)現(xiàn)對(duì)未知結(jié)果(黑色)的預(yù)測(cè)。在鐵路路基沉降預(yù)測(cè)方法,灰色系統(tǒng)主要步驟如下[8]。

    (1)獲取已有鐵路路基沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),如式(2)所示。

    x(0)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)}(2)

    (2) 對(duì)已有的鐵路路基沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行累加,形成新監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),如式(3)所示。

    x(1)={x(1)(1),x(1)(2),…x(1)(n)}(3)

    式中:x(1)(k)=∑ki=1x(0)(i);k=1,2,…,n。

    (3) 進(jìn)一步對(duì)累加數(shù)據(jù)進(jìn)行求解,見(jiàn)式(4)、式(5)。

    =au=(BTB)-1BTyn(4)

    (1)(k+1)=(x(0)(1)-ua)e-ak+ua,k=1,2,…,n(5)

    (4) 進(jìn)一步,還原原始數(shù)據(jù)得到預(yù)測(cè)值,如式(6)所示。

    0(k+1)=1(k+1)-1(k)(6)

    式中:0(k+1)為鐵路路基沉降的預(yù)測(cè)值。

    1.3 星野法

    星野法是一種經(jīng)驗(yàn)方法,有研究學(xué)者根據(jù)實(shí)測(cè)的鐵路路基沉降數(shù)據(jù),提出了鐵路路基沉降值與時(shí)間平方根成正比的關(guān)系[9],其計(jì)算公式如式(7)所示。

    St=At-t01-K2(t-t0)(7)

    式中:St為t時(shí)刻的沉降值;t0為瞬時(shí)沉降時(shí)間;A和K分別是待定系數(shù)。

    2 基于LightGBM的鐵路路基沉降變形的預(yù)測(cè)方法

    2.1 LightGBM

    LightGBM模型是通過(guò)改進(jìn)eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)模型而得到的[10]。與XGBoost模型相比,LightGBM模型有四個(gè)主要優(yōu)化,如圖1所示。

    (1) LightGBM模型使用葉分裂算法而不是水平分裂算法作為樹(shù)的生長(zhǎng)策略。葉分裂算法比水平分裂算法產(chǎn)生的誤差更小,從而使精確度更高。

    (2) LightGBM模型使用直方圖算法??稍谔卣麟x散化后只保存bin值,這樣可以減少內(nèi)存消耗,從而提高計(jì)算速度。

    (3) LightGBM使用基于梯度的單邊采樣(GOSS)算法。GOSS算法保留了具有較大梯度的樣本,并隨機(jī)地對(duì)較小梯度的樣本進(jìn)行采樣。這個(gè)過(guò)程減少了計(jì)算的工作量。

    (4) LightGBM使用相互排斥特征捆綁(EFB)算法。將多個(gè)特征捆綁起來(lái)形成新的特征,從而提高計(jì)算速度。

    2.2 模型構(gòu)建

    基于LighGBM模型的鐵路路基沉降預(yù)測(cè)方法主要步驟:

    (1) 第一步:由于在實(shí)際監(jiān)測(cè)過(guò)程中,鐵路路基沉降數(shù)據(jù)受到多種干擾,極易出現(xiàn)干擾無(wú)效信號(hào),這對(duì)于沉降預(yù)測(cè)是不利的,因此首先對(duì)鐵路路基實(shí)際監(jiān)測(cè)沉降數(shù)據(jù){x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)}進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行累加處理,累加處理的方法如式(3)所示,得到處理后的鐵路路基沉降數(shù)據(jù){x(1)(1),x(1)(2),…x(1)(n)},式中:x(1)(k)=∑ki=1x(0)(i),k=1,2,…,n。

    (2)第二步:對(duì)處理后的鐵路路基沉降數(shù)據(jù){x(1)(1),x(1)(2),…x(1)(n)}進(jìn)行歸一化,目的是為了提高LightGBM模型的學(xué)習(xí)能力并進(jìn)一步提高模型的預(yù)測(cè)精度。

    (3) 第三步:將歸一化后的鐵路路基沉降數(shù)據(jù)輸入至LightGBM模型,輸入數(shù)據(jù)為相同地段已有的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及相同地段下需要進(jìn)行沉降預(yù)測(cè)工點(diǎn)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

    2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

    為了進(jìn)一步量化模型在鐵路路基沉降的預(yù)測(cè)效果,選取平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error, MAE)、決定系數(shù)R2及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率(Accuracy)作為評(píng)價(jià)指標(biāo),其中,三個(gè)指標(biāo)的計(jì)算公式如式(8)~式(10)所示。

    MAE=1n∑ni=1|yi-i|(8)

    R2=1-∑ni=1(i-yi)2(yi-)2(9)

    Accuracy=TPTP+FP(10)

    式中:yi是鐵路路基沉降的真實(shí)值;是鐵路路基沉降真實(shí)值的平均值;i是模型預(yù)測(cè)的鐵路路基沉降值。True Positive(TP)被定義為模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差小于0.5 mm,F(xiàn)alse Positive(FP)被定義為模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的誤差大于0.5 mm。

    3 工程應(yīng)用及結(jié)果分析

    3.1 工程概況

    選取西南地區(qū)某高速鐵路作為典型工點(diǎn)分析。該段高速鐵路設(shè)計(jì)最高速度250 km/h,鐵路路基采用GRTSⅡ型板式無(wú)砟軌道結(jié)構(gòu)布設(shè),路基段屬于頁(yè)巖地質(zhì)。觀測(cè)方案采取網(wǎng)形閉合環(huán)狀,監(jiān)測(cè)網(wǎng)內(nèi)布設(shè)有4個(gè)在穩(wěn)固基準(zhǔn)點(diǎn),基準(zhǔn)點(diǎn)間距200 m且不受鐵路路基沉降的影響。該段高速鐵路路基的監(jiān)測(cè)變形按照TB 10601-2009《高速鐵路工程測(cè)量規(guī)范》的要求進(jìn)行,在施工填筑期開(kāi)始監(jiān)測(cè),直至該段無(wú)砟軌道鋪設(shè)后進(jìn)行布設(shè)監(jiān)測(cè),監(jiān)測(cè)頻數(shù)如表1所示。

    3.2 鐵路路基沉降預(yù)測(cè)結(jié)果分析

    從該段鐵路路基施工開(kāi)始直至施工完畢,共有97期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),共選取了觀測(cè)網(wǎng)中20個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集,如圖2所示。為了進(jìn)一步提高模型的預(yù)測(cè)效果,將52期鐵路路基沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)劃分為4個(gè)階段,包括第1階段填筑堆載階段(1~15期)、第2階段路基施工完畢(16~25期)、第3階段運(yùn)梁車(chē)通過(guò)(26~40期)及第4階段無(wú)砟軌道鋪設(shè)后(45~52期)。進(jìn)一步的,根據(jù)LightGBM監(jiān)督訓(xùn)練學(xué)習(xí)策略,需要?jiǎng)澐譁y(cè)試集及訓(xùn)練集。在第1階段,選取1~13期為訓(xùn)練集、14~15期為測(cè)試集;第2階段,選取16~23期為訓(xùn)練集、24~25期為測(cè)試集;第3階段,選取26~38期為訓(xùn)練集、39~40期為測(cè)試集;第4階段,選取45~50期為訓(xùn)練集、51~52期為測(cè)試集。以該段鐵路路基沉降最大的一處觀測(cè)點(diǎn)為例,分別采用了星野法、曲線擬合法、灰色系統(tǒng)模型及LightGBM模型對(duì)鐵路路基等沉降值進(jìn)行了預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示。

    由于施工過(guò)程中的不同階段,不同的預(yù)測(cè)模型與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)也不僅相同,在圖3中,給出了模型的預(yù)測(cè)值,相比較真實(shí)值,最大預(yù)測(cè)誤差為0.46 mm,均要優(yōu)于曲線擬合法、星野法、灰色系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果。此外,在全部的測(cè)試數(shù)據(jù)集中,采用LightGBM模型預(yù)測(cè)的結(jié)果的MAE達(dá)到了0.944 9,達(dá)到了高度相關(guān)。在沉降值最大的測(cè)點(diǎn)上,LightGBM模型的

    準(zhǔn)確率達(dá)到了100%。在表3中,給出了不同模型全部測(cè)試集的預(yù)測(cè)效果及評(píng)價(jià)指標(biāo),包括MAE、R2、準(zhǔn)確率。根據(jù)表3的結(jié)果顯示,曲線擬合法、星野法、灰色系統(tǒng)模型及LightGBM模型的表現(xiàn)效果均要優(yōu)于傳統(tǒng)方法,這一原因與LightGBM模型進(jìn)一步考慮了每個(gè)參數(shù)的相關(guān)性有關(guān)。這些測(cè)試結(jié)果表明,LightGBM模型可以作為一種可行的鐵路路基沉降方法應(yīng)用到實(shí)際應(yīng)用工程當(dāng)中。

    4 結(jié)論

    本文首先介紹了目前鐵路路基沉降預(yù)測(cè)的常見(jiàn)方法,介紹了LightGBM模型的設(shè)計(jì)思想及常見(jiàn)理論,并基于LightGBM模型構(gòu)建了鐵路路基沉降預(yù)測(cè)步驟。進(jìn)一步,結(jié)合西南某實(shí)際工點(diǎn),采用了曲線擬合法、星野法、灰色系統(tǒng)模型及LightGBM模型對(duì)鐵路路基沉降進(jìn)行了預(yù)測(cè),結(jié)果顯示,LightGBM模型的平均絕對(duì)誤差達(dá)到了0.164mm,決定系數(shù)R2達(dá)到了0.944 9,準(zhǔn)確率達(dá)到了98%,均要優(yōu)于曲線擬合法、星野法及灰色系統(tǒng)模型的方法,表明本文提出的基于了LightGBM模型是在鐵路路基沉降的應(yīng)用方面有著較好的效果,以期為鐵路路基沉降預(yù)測(cè)提供新思路及借鑒參考。

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