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    新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型在隧道圍巖位移量測(cè)中的應(yīng)用研究

    2024-07-10 10:11:18彭學(xué)智梁金志鄭寰宇
    西部交通科技 2024年4期
    關(guān)鍵詞:監(jiān)控量測(cè)灰色預(yù)測(cè)

    彭學(xué)智 梁金志 鄭寰宇

    摘要:為了預(yù)測(cè)圍巖位移監(jiān)控量測(cè)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì),掌握圍巖變形隨時(shí)間的發(fā)展規(guī)律,文章以新建的里田隧道為例,采用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)隧道監(jiān)控量測(cè)的拱頂下沉和周邊收斂實(shí)測(cè)位移數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè),并將預(yù)測(cè)位移數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)位移數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證灰色預(yù)測(cè)模型的適用性。結(jié)果表明:灰色預(yù)測(cè)模型在拱頂下沉和周邊收斂位移預(yù)測(cè)方面具有良好的效果,引入了新陳代謝算法和殘差修正理論的新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型可提升拱頂下沉和周邊收斂位移預(yù)測(cè)的精度,有效降低計(jì)算過程中的誤差積累,在隧道圍巖位移量測(cè)領(lǐng)域具有很大的應(yīng)用價(jià)值。

    關(guān)鍵詞:監(jiān)控量測(cè);圍巖位移;新陳代謝;灰色預(yù)測(cè)

    中圖分類號(hào):U456.3+1? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1673-4874(2024)04-0124-03

    0 引言

    隧道監(jiān)控量測(cè)是隧道動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)和信息化施工的重要組成部分,主要目的是掌握圍巖和支護(hù)工作狀態(tài)、判斷圍巖穩(wěn)定性、支護(hù)結(jié)構(gòu)的合理性和隧道整體安全性,確定二襯合理的施作時(shí)間,為在施工中調(diào)整圍巖級(jí)別、變更設(shè)計(jì)方案及參數(shù)、優(yōu)化施工方案及施工工藝提供依據(jù),直接為設(shè)計(jì)和施工管理服務(wù)。根據(jù)《公路隧道施工技術(shù)規(guī)范》(JTG/T 3660-2020)要求,在現(xiàn)場(chǎng)通過相關(guān)儀器量測(cè)到位移變形數(shù)據(jù)后,應(yīng)及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和分析,預(yù)測(cè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì),掌握圍巖變形隨時(shí)間的發(fā)展規(guī)律,為二襯施作時(shí)間的確定提供參考。

    隧道現(xiàn)場(chǎng)圍巖位移量測(cè)數(shù)據(jù)具有較大的離散性,而且由于儀器精度、人為操作等因素導(dǎo)致量測(cè)數(shù)據(jù)具有偶然誤差,需要對(duì)初期的時(shí)態(tài)曲線進(jìn)行數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析,預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的位移變形最大值和變化速率。傳統(tǒng)的位移量測(cè)數(shù)據(jù)處理主要采用回歸分析模型[1-3],得到擬合函數(shù)式,推算出圍巖位移的極限值,并與基礎(chǔ)控制值進(jìn)行比較,從而通過不同的位移管理等級(jí)采取不同應(yīng)對(duì)措施。然而由于實(shí)際隧道位移量測(cè)過程中,所能獲取的樣本數(shù)據(jù)量較小,單純采用簡(jiǎn)單的回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)會(huì)造成預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的殘差較大,不能保證最終預(yù)測(cè)結(jié)果的精度。

    灰色系統(tǒng)是指信息不完全清楚、作用原理不完全明確的系統(tǒng),系統(tǒng)內(nèi)部的信息不全是已知的?;疑A(yù)測(cè)模型(Grey Model,GM)主要用于解決初始信息較少的問題,在初始參數(shù)的基礎(chǔ)上不斷修正模型參數(shù),能在含有較少數(shù)據(jù)的系統(tǒng)中進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)且具有良好的效果。GM(1,1)模型在大壩、滑坡、邊坡、隧道監(jiān)測(cè)等巖土工程領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。針對(duì)隧道圍巖位移量測(cè)數(shù)據(jù)的灰色特征,本文以隧道現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控量測(cè)采集原始圍巖位移數(shù)據(jù)為依據(jù),通過對(duì)初期的時(shí)態(tài)曲線進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,建立初始灰色預(yù)測(cè)模型。在該模型預(yù)測(cè)過程中引入殘差修正和新陳代謝算法,將最終預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于實(shí)際工程當(dāng)中,討論了灰色預(yù)測(cè)模型的工程應(yīng)用效果及其適用性,并分析了利用灰色預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果的精度,為實(shí)際隧道開挖過程的圍巖位移監(jiān)控量測(cè)工作提供依據(jù)和參考。

    1 灰色預(yù)測(cè)模型

    1.1 傳統(tǒng)灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1)

    隧道圍巖位移量測(cè)數(shù)據(jù)一般具有灰色特征,將圍巖位移數(shù)據(jù)組成等步長數(shù)據(jù)序列,該序列滿足準(zhǔn)光滑和準(zhǔn)指數(shù)性質(zhì),從而將該隧道圍巖位移數(shù)據(jù)以時(shí)間觀測(cè)系統(tǒng)作為時(shí)間序列建立等步長GM(1,1)模型?;疑A(yù)測(cè)模型基本原理及模型建立具體步驟如下:

    建立非負(fù)初始序列,設(shè)隧道某監(jiān)控量測(cè)斷面圍巖位移量測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間序列為:

    X(0)=(x(0)(1),x(0)(1),…,x(0)(n))(1)

    其一次累加生成序列為:

    X(1)=(x(1)(1),x(1)(1),…,x(1)(n))(2)

    式(2)稱為1-AGO序列,其中:

    x(1)(k)=∑ki=1x(0)(i),k=1,2,…,n(3)

    對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行光滑性檢驗(yàn),并建立白化微分方程:

    dx(1)(t)dt+ax(1)(t)=b(4)

    稱式(4)為灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1)。

    該預(yù)測(cè)模型為一階微分方程,其通解為:

    x(1)(t)=Ce-at+ba(5)

    由式(4)和(5)可知,要求得灰色預(yù)測(cè)模型的解,關(guān)鍵是確定a、b的值,其中C為常數(shù)。上述一階方程可視為dx(1)(t)/dt與x(1)(t)的線性組合,按線性回歸分析方法,對(duì)式(4)運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行擬合,可得到參數(shù)估計(jì):

    λ=[a,b]T=(BTB)-1BTY(6)

    其中:

    B=-(ξx(1)(1)+(1-ξ)x(1)(2))1

    -(ξx(1)(2)+(1-ξ)x(1)(3))1

    ……………………………………

    -(ξx(1)(n-1)+(1-ξ)x(1)(n)) 1(7)

    Y=x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)(8)

    其中[WTBZ]ξ為背景值,取值區(qū)間[0,1],通常取ξ=0.5。

    將式(7)和式(8)代入式(6),可得a和b的參數(shù)估計(jì);取初值條件為x(1)(1)=x(0)(1),并將a和b代入式(5)得累加生成值預(yù)測(cè)如下:

    x-(1)(k+1)=[x(0)(1)-ba]e-[KG-0.5mm]ak+ba(9)

    根據(jù)累減生成還原值預(yù)測(cè)如下:

    x-(0)(k+1)=x-(1)(k+1)-x-(1)(k)(10)

    其中當(dāng)k≤n時(shí),稱x-(0)(k)為灰色預(yù)測(cè)模型模擬值;當(dāng)k>n時(shí),稱x-(0)(k)為灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值。

    1.2 新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型

    GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型在許多領(lǐng)域都具有良好的應(yīng)用效果[4-5]。傳統(tǒng)的灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)過程中,考慮全部的歷史數(shù)據(jù),并且只迭代一次,獲得預(yù)測(cè)序列。但是,GM(1,1)預(yù)測(cè)模型在隧道圍巖位移量測(cè)工程中應(yīng)用具有一定的缺陷,系統(tǒng)穩(wěn)定性較差[7]。隧道圍巖位移變化隨著時(shí)間的推移,會(huì)因一些擾動(dòng)因素的改變而對(duì)結(jié)果造成影響,所以原始灰色預(yù)測(cè)模型精度會(huì)越來越弱。從灰色預(yù)測(cè)模型應(yīng)用效果來看,因?yàn)榛疑A(yù)測(cè)模型為指數(shù)趨勢(shì),序列末端殘差往往是偏大的,因此需要對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正,引入新陳代謝算法和殘差修正,得到新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型。

    新陳代謝算法的基本原理是在原始隧道圍巖位移量測(cè)的灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行一次迭代預(yù)測(cè)后,在原始位移數(shù)據(jù)序列中填充一個(gè)預(yù)測(cè)的新位移數(shù)據(jù),放入到原始位移數(shù)據(jù)序列中的末端,同時(shí)刪除該原始位移數(shù)據(jù)序列中的首位數(shù)據(jù),進(jìn)而模型再進(jìn)行迭代預(yù)測(cè)下一個(gè)新位移數(shù)據(jù)。反復(fù)迭代,直到隧道圍巖位移量測(cè)灰色預(yù)測(cè)值達(dá)到精度要求,并且獲得所有預(yù)測(cè)圍巖位移數(shù)據(jù),為確定二襯施工時(shí)間提供參考。

    隧道圍巖位移量測(cè)新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)步驟如下:

    (1)根據(jù)式(1)~式(10)獲得原始預(yù)測(cè)序列,獲得x(0)(n+1)。

    (2)觀察灰色預(yù)測(cè)模型模擬值x-(0)(n)與x(0)(n)之間的殘差ε,將該結(jié)果以加和方式帶入x(0)(n+1),得到修正后的xEuclid ExtrazB@(0)(n+1)。

    (3)將xEuclid ExtrazB@(0)(n+1)加入原始圍巖位移量測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間序列末端,同時(shí)去掉首位位移數(shù)據(jù)x(0)(1),然后利用新的時(shí)間序列作為建模序列,再次建立灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1),重復(fù)步驟(1)的步驟得到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)x(0)(n+2)。

    (4)如此反復(fù)迭代獲得所有預(yù)測(cè)圍巖位移數(shù)據(jù),直到完成本次隧道圍巖位移量測(cè)的預(yù)測(cè)目標(biāo)。

    新陳代謝算法改進(jìn)的灰色預(yù)測(cè)模型在不斷更新原始位移數(shù)據(jù)的同時(shí),又去除了對(duì)預(yù)測(cè)模型影響較小的歷史數(shù)據(jù),致使參與到模型預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)序列更能反映系統(tǒng)當(dāng)前的運(yùn)行行為特征,還能降低計(jì)算的累積誤差[8],提高灰色預(yù)測(cè)模型系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

    2 模型精度檢驗(yàn)

    為了檢驗(yàn)隧道圍巖位移量測(cè)的灰色預(yù)測(cè)模型的適用性,評(píng)價(jià)其預(yù)測(cè)結(jié)果的精度,本文采用殘差檢驗(yàn)方法對(duì)該模型的隧道圍巖位移數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)效果進(jìn)行檢驗(yàn)。

    殘差即位移量測(cè)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)的位移數(shù)據(jù)之差,如式(11)所示:

    ε0(i)=x-(0)(i)-x(0)(i),i=1,2,…,n(11)

    相對(duì)殘差即為殘差與位移量測(cè)實(shí)測(cè)值的百分比,如式(12)所示:

    Δ(0)(i)=|ε(0)(k)|x(0)(k)×100%,i=1,2,…,n(12)

    相對(duì)殘差的大小反映了預(yù)測(cè)結(jié)果的精度,越小則表示精度越高,則模型精度P如式(13)所示,模型精度評(píng)定見表1。

    P=1-1n∑nk=1Δk(13)

    3 工程應(yīng)用與分析

    3.1 工程概況

    新建的里田隧道設(shè)計(jì)長度646 m,隧道區(qū)域?qū)贅?gòu)造剝蝕丘陵地貌,隧道總體走向呈南東~北西向,總體地面標(biāo)高130~270 m,相對(duì)高差140 m,地形起伏較大,坡度一般為20°~40°,沖溝水系較發(fā)育,切割較深。整個(gè)山體由寒武系水口群細(xì)砂巖等組成,溝谷、山脊風(fēng)化層較厚。隧道洞身段圍巖以中風(fēng)化細(xì)砂巖為主,巖質(zhì)均較為堅(jiān)硬,巖石抗風(fēng)化能力強(qiáng),大部分巖體較完整,隧道進(jìn)出口和細(xì)砂巖破碎帶富水區(qū)位置的裂隙較為發(fā)育,巖石較為破碎。該隧道圍巖巖體受構(gòu)造影響較重,巖體破碎-較破碎。洞口段圍巖級(jí)別為Ⅴ級(jí),洞身段圍巖級(jí)別Ⅴ~Ⅳ級(jí)。Ⅴ級(jí)圍巖一般分布于隧道進(jìn)、出洞口段及隧道洞身淺埋段,圍巖一般為第四系覆蓋層和強(qiáng)風(fēng)化巖石,穩(wěn)定性較差,一般無自穩(wěn)能力。Ⅳ圍巖多以中風(fēng)化細(xì)砂巖為主,由于裂隙較為發(fā)育,巖體的完整性較差,一般多為隧道淺埋段,巖石有一定的自穩(wěn)定性。

    3.2 應(yīng)用與分析

    里田隧道監(jiān)控量測(cè)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)《公路隧道施工技術(shù)規(guī)范》(JTG/T 3660-2020)及其他國家、行業(yè)及地方頒布的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和相關(guān)施工設(shè)計(jì)文件的要求進(jìn)行。監(jiān)控量測(cè)中拱頂下沉、周邊收斂等位移量測(cè)方法采用非接觸量法,儀器采用徠卡TS09PLUS1″R1000全站儀,測(cè)角精度1″。

    以隧道監(jiān)控量測(cè)拱頂下沉和周邊收斂實(shí)測(cè)位移數(shù)據(jù)為依據(jù),以設(shè)計(jì)圍巖等級(jí)為五級(jí)的監(jiān)控量測(cè)斷面為研究對(duì)象,選取同一監(jiān)測(cè)斷面的拱頂下沉、周邊收斂實(shí)測(cè)位移數(shù)據(jù)為實(shí)例數(shù)據(jù),通過上述灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)。里田隧道Z11K83+038斷面圍巖級(jí)別為Ⅴ級(jí),為隧道洞口淺埋段,開挖方式采用臺(tái)階法開挖。里田隧道Z11K83+038斷面拱頂下沉和周邊收斂測(cè)點(diǎn)布設(shè)示意圖如圖1所示,本文主要考慮將拱頂下沉A測(cè)點(diǎn)和周邊收斂1#測(cè)線實(shí)測(cè)位移數(shù)據(jù)作為工程應(yīng)用分析。

    選取Z11K83+038斷面在實(shí)際開挖過程中前12 d的拱頂下沉和周邊收斂數(shù)據(jù),作為本次隧道圍巖位移量測(cè)的灰色預(yù)測(cè)模型研究的實(shí)例數(shù)據(jù),并對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較。Z11K83+038監(jiān)控量測(cè)斷面的拱頂下沉和周邊收斂位移量測(cè)數(shù)據(jù)分別如表2和表3所示。

    將實(shí)測(cè)位移數(shù)據(jù)中的前8 d累積位移(下沉和收斂)量作為初始位移量測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間序列,并進(jìn)行數(shù)據(jù)光滑性檢驗(yàn),導(dǎo)入到MATLAB程序中編寫的基本灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1)和新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型中,對(duì)未來4 d的隧道拱頂下沉和周邊收斂位移數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并將實(shí)測(cè)位移數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。其中灰色預(yù)測(cè)模型模擬值在每一次新陳代謝算法后數(shù)據(jù)是更新變化的,本文中不予考慮分析。所以本文主要考慮灰色模型預(yù)測(cè)值,將灰色預(yù)測(cè)位移數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)位移數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證隧道圍巖位移量測(cè)灰色預(yù)測(cè)模型的適用性,判斷兩者的預(yù)測(cè)效果,如表4所示。

    從表4可以看出,GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)于隧道圍巖位移的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)具有良好的效果,模擬和預(yù)測(cè)精度較高,平均相對(duì)殘差分別為拱頂下沉5.72%、周邊收斂3.62%,表明GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型精度等級(jí)為一級(jí)(優(yōu)秀)。而引入了新陳代謝算法和殘差修正的新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)于隧道圍巖位移的預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)具有比傳統(tǒng)GM(1,1)模型更好的效果,模擬和預(yù)測(cè)精度更高,模型精度等級(jí)也為一級(jí)(優(yōu)秀),但改進(jìn)后的灰色預(yù)測(cè)模型相對(duì)誤差更低,其平均相對(duì)殘差分別為拱頂下沉1.17%、周邊收斂1.90%,比傳統(tǒng)GM(1,1)模型精度分別提高了70.1%和47.5%。通過實(shí)例數(shù)據(jù)分析表明,通過引入新陳代謝算法和殘差修正的新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型是有效的,能夠適用于隧道圍巖位移變化的預(yù)測(cè)。另一方面,通過殘差分析可知,預(yù)測(cè)得到的拱頂下沉值和周邊收斂值誤差在0.5 mm之內(nèi),滿足規(guī)范規(guī)定的1 mm誤差范圍,說明該灰色預(yù)測(cè)理論和模型能夠滿足工程應(yīng)用的要求。

    4 結(jié)語

    (1)隧道圍巖位移量測(cè)的灰色預(yù)測(cè)模型在拱頂下沉和周邊收斂位移預(yù)測(cè)方面具有良好的效果,模型精度等級(jí)為一級(jí)(優(yōu)秀),具有一定的有效性和適用性;預(yù)測(cè)誤差小于規(guī)范規(guī)定的誤差范圍,能夠滿足工程應(yīng)用。

    (2)相較于傳統(tǒng)GM(1,1),引入了新陳代謝算法和殘差修正理論的新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型是比較理想的灰色預(yù)測(cè)模型,其在拱頂下沉和周邊收斂位移預(yù)測(cè)的工程應(yīng)用中精度更高。

    (3)新陳代謝改進(jìn)灰色預(yù)測(cè)模型通過新陳代謝算法反復(fù)迭代和殘差不斷修正,能有效降低計(jì)算過程中的誤差積累,進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)模型的系統(tǒng)穩(wěn)定性;通過MATLAB編寫灰色預(yù)測(cè)模型程序計(jì)算,隧道圍巖位移灰色預(yù)測(cè)值能達(dá)到精度要求,并且能獲得預(yù)測(cè)的圍巖位移數(shù)據(jù),可為確定二襯施工時(shí)間提供參考,在隧道圍巖位移監(jiān)控量測(cè)工作中具有很大的應(yīng)用價(jià)值。

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    [8]劉思峰,黨耀國,方志耕,等.灰色系統(tǒng)理論應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

    作者簡(jiǎn)介:彭學(xué)智(1995—),碩士,試驗(yàn)檢測(cè)師,主要從事隧道超前地質(zhì)預(yù)報(bào)、監(jiān)控量測(cè)、無損檢測(cè)研究與工作。

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