基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的疏浚淤泥沉降預(yù)測(cè)研究★

彭 婷，謝可心，張?jiān)较?，?洋，薛新凱，吳建奇

(江西理工大學(xué)土木與測(cè)繪工程學(xué)院，江西 贛州 341000)

1 概述

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國沿海地區(qū)部分城市土地資源日趨緊缺，為緩解土地資源緊缺，海涂圍墾已廣泛應(yīng)用于我國沿海城市。而為保證港口、航道的暢通，我國每年將會(huì)清理出數(shù)億立方米疏浚淤泥，為保護(hù)環(huán)境，將疏浚淤泥作為海涂圍墾的填料是最有效的方法之一[1-2]。疏浚淤泥地基的加固處理方法較多，目前使用較為廣泛的為真空預(yù)壓法，即向疏浚淤泥地基中插入豎向排水板，通過向排水板內(nèi)抽真空，在真空負(fù)壓的作用下，將地基中的水和氣通過豎向排水板向外排出，以加固地基。由于疏浚淤泥中含有較多黏粒和有機(jī)質(zhì)，且具有沉降量大、含水率高以及固結(jié)變形持續(xù)時(shí)間長等工程特性，進(jìn)行長期沉降觀測(cè)投入資源較多，因此，有必要選擇合適的沉降預(yù)測(cè)模型以代替長期沉降觀測(cè)。此外，疏浚淤泥地基真空預(yù)壓法處理的目的不僅要求處理后滿足強(qiáng)度要求，還應(yīng)滿足施工期間地基沉降的工程設(shè)計(jì)要求[3]。因此，如何對(duì)真空預(yù)壓法處理疏浚淤泥進(jìn)行沉降預(yù)測(cè)顯得尤為重要[4-6]。

雖然目前對(duì)疏浚淤泥地基的固結(jié)沉降特性的研究成果較為系統(tǒng)，但由于疏浚淤泥具有較為復(fù)雜的工程特性，故沉降預(yù)測(cè)分析中存在一些不確定性因素，因此，沉降計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果具有較大差異[7]，曲線擬合方法預(yù)測(cè)疏浚淤泥地基沉降與實(shí)際觀測(cè)沉降之間會(huì)存在較大差距，使最終預(yù)測(cè)結(jié)果較難達(dá)到工程設(shè)計(jì)要求。本文針對(duì)溫州海涂圍墾的疏浚淤泥進(jìn)行了真空預(yù)壓法的室內(nèi)模型試驗(yàn)，并記錄了疏浚淤泥固結(jié)過程中的沉降數(shù)據(jù)，利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及大量實(shí)測(cè)樣本數(shù)據(jù)，找出適應(yīng)于真空預(yù)壓法處理疏浚淤泥沉降數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究了疏浚淤泥的沉降量隨時(shí)間的變化規(guī)律。并與曲線擬合方法推算出的沉降量進(jìn)行比較，以研究該法的優(yōu)越性。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代信息處理的一種新興實(shí)用的方法，它模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理模式，由一系列簡單的高度互聯(lián)的處理單元組成，將傳統(tǒng)函數(shù)的自變量和因變量作為輸入和輸出[8]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理各類復(fù)雜非線性問題的研究中，目前應(yīng)用最為廣泛的是基于誤差反向傳播算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[9-11]。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)疏浚淤泥沉降

BP網(wǎng)絡(luò)因其簡單性和從模式(即樣本)中提取有用信息的能力而廣泛應(yīng)用于反分析。它允許指定多個(gè)輸入標(biāo)準(zhǔn)和生成多個(gè)輸出建議，而無需預(yù)先假設(shè)與輸入變量和輸出變量之間存在的相關(guān)函數(shù)形式[12-13]。

3.1 數(shù)據(jù)的采集及歸一化處理

以真空預(yù)壓法加固疏浚淤泥室內(nèi)模型試驗(yàn)為例，經(jīng)過長期沉降預(yù)測(cè)，獲得大量數(shù)據(jù)，見表1。將0～780 h時(shí)間內(nèi)沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MATLAB中，共66組數(shù)據(jù)。其中，取53組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，13組數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本，據(jù)此進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入節(jié)點(diǎn)的各樣本數(shù)據(jù)物理量不相同，且各樣本數(shù)據(jù)之間的數(shù)值相差甚遠(yuǎn)，因此，可能會(huì)出現(xiàn)大、小數(shù)值之間的淹沒情況。為防止以上情況的出現(xiàn)，可通過S型正切函數(shù)“tansig”將網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出目標(biāo)取值在[-1，1]范圍內(nèi)，經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，再將訓(xùn)練后的輸出數(shù)據(jù)反映射回原數(shù)據(jù)范圍，使網(wǎng)絡(luò)輸入更為規(guī)范，并大大提高網(wǎng)絡(luò)收斂速率[14-16]。

表1 沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)表

3.2 確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

如圖1所示，本文所建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為3；隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7，輸入層與隱含層之間的激活函數(shù)類型選擇雙曲正切S型激活函數(shù)；輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1，且輸出層神經(jīng)元采用的線性激活函數(shù)。輸出層傳遞函數(shù)為線性函數(shù)“purelin”，采用“traingdm”訓(xùn)練函數(shù)進(jìn)行樣本的訓(xùn)練。

3.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果

為驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性，可將經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的輸出值與訓(xùn)練樣本值進(jìn)行對(duì)比，以檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過訓(xùn)練后的效果。如圖2所示，經(jīng)過對(duì)樣本值與輸出值的對(duì)比，可以看出，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的輸出值與實(shí)測(cè)值較為接近，且由圖3可以看出，誤差值最大為0.15 cm，最小為0.000 4 cm，由此可見，訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)對(duì)于后期沉降的測(cè)試結(jié)果的誤差可以滿足要求，本網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的擬合效果較好。

3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沉降量預(yù)測(cè)

由之前的分析可以看出，該預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)值之間較為吻合，表明該算法較為合理，因此，可利用上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行沉降量預(yù)測(cè)。由圖4可知，本文以疏浚淤泥前期固結(jié)沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，另對(duì)疏浚淤泥固結(jié)后期(792 h～900 h)沉降量進(jìn)行預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)得到的沉降數(shù)據(jù)與實(shí)際觀測(cè)沉降數(shù)據(jù)十分接近，最大誤差值為0.01 cm。由此可見，當(dāng)訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)足夠充分可靠時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果是十分精確的。通過疏浚淤泥后期固結(jié)沉降實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的沉降預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，預(yù)測(cè)得到的數(shù)據(jù)與實(shí)際沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)基本一致，表明該預(yù)測(cè)模型的可信度較高。

3.5 曲線擬合法

3.5.1 雙曲線法

雙曲線法是假設(shè)平均沉降速度是以雙曲線形式減少的經(jīng)驗(yàn)推導(dǎo)法，雙曲線法認(rèn)為沉降曲線在點(diǎn)(t0，S0)后，監(jiān)測(cè)時(shí)間t時(shí)刻對(duì)應(yīng)的沉降量St為：

(1)

由式(1)推導(dǎo)得出：

Nav_to_goal初步實(shí)現(xiàn)將機(jī)器人導(dǎo)航到目標(biāo)點(diǎn)。算法假設(shè)當(dāng)前位置與目標(biāo)點(diǎn)之間沒有障礙物。將機(jī)器人的速度和轉(zhuǎn)向控制分為3個(gè)步驟：首先調(diào)整機(jī)器人位姿使之面向目標(biāo)點(diǎn)；然后驅(qū)動(dòng)機(jī)器人接近目標(biāo)點(diǎn)，用插值法平滑運(yùn)動(dòng)過程的速度；到達(dá)目標(biāo)之后旋轉(zhuǎn)機(jī)器人朝向以滿足下一步驟的準(zhǔn)備。在這個(gè)過程，節(jié)點(diǎn)使用tf庫的TransformStamped函數(shù)，將Rovio當(dāng)前的位置轉(zhuǎn)化為其在target_frame的坐標(biāo)。

(2)

由試驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，在抽真空24 h后，土體內(nèi)的真空度已經(jīng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)，由此，取t0=24，S0=0.71 cm，由沉降實(shí)測(cè)值與式(2)得式(3)：

(3)

本試驗(yàn)在第900 h時(shí)停止試驗(yàn)，故取時(shí)間t=900，由式(3)可得，St=8.29 cm。沉降擬合曲線如圖5所示，由于試驗(yàn)前期，土體排水固結(jié)較快，沉降較不穩(wěn)定，在擬合時(shí)，數(shù)據(jù)較為離散，因此會(huì)產(chǎn)生一定的誤差，從而影響最終沉降量的預(yù)測(cè)。

3.5.2 三點(diǎn)法

三點(diǎn)法[17]認(rèn)為當(dāng)實(shí)測(cè)沉降值基本趨于穩(wěn)定時(shí)，可利用三點(diǎn)法求得最終沉降值，在沉降-時(shí)間曲線上以t3-t2=t2-t1的要求選取(S1,t1),(S2,t2),(S3,t3)，并按式(4)進(jìn)行最終沉降值的計(jì)算：

(4)

其中，S1,S2,S3分別為t1,t2,t3時(shí)刻的沉降值；S∞為最終沉降值。取時(shí)間t1=540 h，S1=7.37 cm；t2=660 h，S2=7.75 cm；t3=660 h，S3=8 cm，通過計(jì)算，最終沉降值為8.48 cm。由于三點(diǎn)法的計(jì)算與選定的數(shù)據(jù)樣本及時(shí)間間隔有關(guān)，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)樣本及時(shí)間間隔，會(huì)得到不同的最終沉降量，因此，由于人為因素的影響，會(huì)存在較大誤差。

Asaoka提出了一種圖解法[18]，將恒定時(shí)間間隔所對(duì)應(yīng)的一系列沉降數(shù)據(jù)，在以Sj-1為x軸、Sj為y軸的坐標(biāo)系中以坐標(biāo)點(diǎn)(Sj-1,Sj)畫出，并給出了以下表達(dá)式：

Sj=β1Sj-1+β0

(5)

其中，β0和β1的值可作為Sj～Sj-1擬合直線的截距與斜率，當(dāng)時(shí)間無窮大時(shí)，則：

(6)

對(duì)直線進(jìn)行擬合，擬合直線如圖6所示，并利用上式求得最終沉降值為9.02 cm。與三點(diǎn)法相似，當(dāng)選定的數(shù)據(jù)樣本與時(shí)間間隔不同時(shí)，亦會(huì)存在不同的最終沉降計(jì)算值，此外，由于Asaoka法在求解最終沉降量時(shí)，對(duì)時(shí)間取極限，將會(huì)導(dǎo)致最終沉降量的計(jì)算值偏大，從而影響最終沉降量的預(yù)測(cè)。

3.6 預(yù)測(cè)結(jié)果比較

由圖4可以看出，經(jīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)后，利用真空預(yù)壓法加固疏浚淤泥后的最終沉降量為8.15 cm。通過表2可以看出，采用相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，經(jīng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)后的最終沉降值與實(shí)際觀測(cè)值之間產(chǎn)生的誤差值相對(duì)較小，對(duì)工程的預(yù)測(cè)更為合理。

表2 最終沉降量預(yù)測(cè)結(jié)果匯總表

4 結(jié)論

對(duì)于溫州地區(qū)疏浚淤泥地基真空預(yù)壓法的處理，沉降量較大，研究其固結(jié)沉降的過程是有必要的。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法與曲線擬合法有著根本的不同，它的訓(xùn)練樣本可以從第一次觀測(cè)時(shí)提取，可以忽略曲線擬合法沉降預(yù)測(cè)過程中人為因素的影響，更能表現(xiàn)出疏浚淤泥地基沉降的發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律。從表2的預(yù)測(cè)結(jié)果來看，與曲線擬合法預(yù)測(cè)沉降相比，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測(cè)的沉降結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)的沉降結(jié)果之間誤差較小，可信度較高。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法并不是從固結(jié)沉降機(jī)理上分析和計(jì)算疏浚淤泥地基固結(jié)沉降，但是它為沉降預(yù)測(cè)提供了一種與傳統(tǒng)曲線擬合法完全不同的新思路，具有廣闊的工程應(yīng)用前景。