[發(fā)明專利]一種基于BP?時間序列融合的地鐵結(jié)構(gòu)變形預(yù)報方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610104834.6
• 申請日: 2016-02-25
• 公開（公告）號: CN105809246B
• 公開（公告）日: 2018-02-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡伍生;仲潔;潘棟
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務(wù)所(普通合伙)32204
• 代理人: 柏尚春

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及地鐵結(jié)構(gòu)變形預(yù)報方法，特別是涉及基于BP-時間序列融合的地鐵結(jié)構(gòu)變形預(yù)報方法預(yù)報方法。

背景技術(shù)

地鐵在施工和運營過程中的結(jié)構(gòu)變形是不可避免的，由于隧道結(jié)構(gòu)的特殊性，發(fā)生變形時地鐵安全便得不到保障。城市地鐵工程本身由于地基的變形、內(nèi)部應(yīng)力以及外部荷載的變化而產(chǎn)生結(jié)構(gòu)變形和沉降；此外，在已建成或正在修建的城市地鐵中，地鐵隧道上方或沿線附近進行的非地鐵施工建設(shè)項目越來越多，這些項目存在卸載、加載、降水、抽水或振動等施工程序和影響因素，也會對地鐵隧道結(jié)構(gòu)產(chǎn)生一定的結(jié)構(gòu)變形、傾斜、位移、隆起或沉降等影響。如果結(jié)構(gòu)變形和沉降超過允許值，就會對地鐵安全造成嚴重影響。為保證地鐵安全施工和運營，除了要建立健全完善的安全生產(chǎn)機制，嚴格把握施工質(zhì)量外，對地鐵進行變形監(jiān)測也是十分重要的一項防護措施。地鐵隧道變形監(jiān)測的主要目的是預(yù)測，即對地鐵結(jié)構(gòu)變形的未來形態(tài)進行預(yù)報和分析。通過對實時更新的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行有效、準確的分析，建立最符合的地鐵結(jié)構(gòu)變形預(yù)測模型并進行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果采取有效的措施減小變形，確保周邊環(huán)境穩(wěn)定，為地鐵高效地建設(shè)提供技術(shù)支持。

進行地鐵結(jié)構(gòu)變形分析及預(yù)測的模型有很多種，通常根據(jù)不同的工程特點采用不同的模型。至今，經(jīng)過國內(nèi)外學(xué)者的大量研究，提出了很多預(yù)測方法，可歸納為：回歸分析法、Peck法、灰色理論預(yù)測法、時間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。這些地鐵結(jié)構(gòu)變形預(yù)測模型各有優(yōu)缺點，但都普遍存在預(yù)測精度不是很高、模型穩(wěn)定性較差的問題，根據(jù)地鐵結(jié)構(gòu)變形的特點。因此，構(gòu)建一種精度較高、穩(wěn)定性較好的預(yù)測模型是當前的一個研究方向。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：本發(fā)明的目的是提出一種精度較高、穩(wěn)定性較好的基于BP-時間序列融合的地鐵結(jié)構(gòu)變形預(yù)報方法。

技術(shù)方案：為達到此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

本發(fā)明所述的于BP-時間序列融合的地鐵結(jié)構(gòu)變形預(yù)報方法，包括以下的步驟：

S1：通過已知的地鐵結(jié)構(gòu)變形數(shù)據(jù)分析地鐵結(jié)構(gòu)變形隨時間的變化特性：整理地鐵結(jié)構(gòu)變形數(shù)據(jù)，對于缺失的數(shù)據(jù)采用三次多項式插值法進行插值，以得到均勻采樣的地鐵結(jié)構(gòu)變形時間序列，并根據(jù)實際工程選擇合適的學(xué)習(xí)樣本和檢驗樣本；經(jīng)過分析后，確定與地鐵結(jié)構(gòu)變形時間序列當天的變形值y_k關(guān)聯(lián)度大的前n天的變形值，設(shè)前n天的變形值為x₁、x₂、L、x_n，其中，x_i＝y(tǒng)_k-n-1+i，i＝1，……，n；因此，時間序列預(yù)測模型確定為y′_k＝f(x₁,x₂,…,x_n)；

S2：構(gòu)建時間序列預(yù)測模型并對地鐵結(jié)構(gòu)變形數(shù)據(jù)進行預(yù)測：根據(jù)步驟S1中得到的地鐵結(jié)構(gòu)變形隨時間的變化特性，對地鐵結(jié)構(gòu)變形時間序列進行分析處理，確定時間序列預(yù)測模型的類型和階數(shù)，構(gòu)建時間序列預(yù)測模型，并用時間序列預(yù)測模型對地鐵結(jié)構(gòu)變形進行預(yù)測；地鐵結(jié)構(gòu)變形時間序列當天的變形值為y_k，由時間序列預(yù)測模型獲得的變形值為y′，則原始地鐵結(jié)構(gòu)變形值與時間序列預(yù)測模型所得變形值的差值Δy為y_k-y′；

S3：構(gòu)建BP-時間序列融合模型：利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對時間序列預(yù)測模型所得的地鐵結(jié)構(gòu)變形殘差進行預(yù)報，從而對時間序列預(yù)報模型進行補償：將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與時間序列預(yù)測模型相結(jié)合，建立網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為(n+1)×p×1的BP-時間序列融合模型，其中，BP-時間序列融合模型的輸入層節(jié)點數(shù)為n+1個，輸入層各參數(shù)為x₁、x₂、L、x_n和y′，其中，x_i＝y(tǒng)_k-n-1+i，i＝1，……，n；中間層節(jié)點數(shù)為p個，p根據(jù)經(jīng)驗公式(1)來確定；輸出層節(jié)點數(shù)為1個，輸出層參數(shù)為Δy，即Δy＝y(tǒng)_k-y′；

式(1)中，a為5～30的常數(shù)；

然后，根據(jù)BP-時間序列融合模型求出Δy的估計值Δy_BP，并根據(jù)式(2)實現(xiàn)對時間序列預(yù)報模型的補償；

y＝y(tǒng)′+Δy_BP (2)。

有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：