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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法在某建筑物沉降觀測中的應(yīng)用研究

    2023-01-29 10:13:08王義緣郭美奇姜俊亮王思博
    經(jīng)緯天地 2022年6期
    關(guān)鍵詞:高差權(quán)值監(jiān)測點(diǎn)

    王義緣 郭美奇 姜俊亮 李 明 王思博

    (吉林省建筑科學(xué)研究設(shè)計(jì)院(吉林省建筑工程質(zhì)量檢測中心),吉林 長春 130000)

    0.引言

    近年來,由于我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,大量的農(nóng)村人口流向了城市,因此對高層建筑物的建造速度與數(shù)量提出了更高的要求。如何保障建筑物在運(yùn)營期間的安全,是每一個業(yè)主與相關(guān)專業(yè)人員重點(diǎn)關(guān)注的事。其中,最為突出的就是由于建筑物的不均勻沉降導(dǎo)致建筑物的主體結(jié)構(gòu)破壞或產(chǎn)生沉降裂縫的問題[1]。因此,對建筑物的沉降進(jìn)行觀測,并對沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,預(yù)測沉降的趨勢,是保障建筑物安全運(yùn)營的一個有效方法。

    目前,預(yù)測建筑物的沉降常用的方法或模型有回歸分析法、時間序列預(yù)測模型、灰色系統(tǒng)1-AGO模型、灰色-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型等。其中回歸分析模型、時間序列模型、灰色系統(tǒng)1-AGO模型模型為單一預(yù)測模型,由于模型結(jié)構(gòu)相對簡單,所以預(yù)測的精度不高?;疑?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型為組合模型,預(yù)測精度較高,但是模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜,構(gòu)建難度大。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有自主、自我適應(yīng)、分布式儲存等特點(diǎn)[2],且該模型為單一模型,構(gòu)建相對簡單,可以有效地描述建筑物沉降規(guī)律。因此本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型,以長春市某小區(qū)的一棟建筑物為例,實(shí)現(xiàn)對該建筑物沉降的高精度預(yù)測。

    1.測區(qū)概況

    測區(qū)項(xiàng)目位于長春市九臺區(qū)中山大街以南、荊門路以東。地上層數(shù)為11層,結(jié)構(gòu)類型為抗震墻結(jié)構(gòu),建筑面積約592m2。目前,該建筑物1單元1層至11層室內(nèi)墻體出現(xiàn)多處裂縫。

    2.設(shè)備及方案設(shè)計(jì)

    2.1 觀測儀器及觀測方法

    本項(xiàng)目采用萊卡LS10電子水準(zhǔn)儀觀測,依據(jù)《建筑變形測量規(guī)范》JGJ8—2016[3]以及現(xiàn)場實(shí)際情況,利用穩(wěn)固建筑物設(shè)立墻水準(zhǔn)點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn),共布置三個墻水準(zhǔn)點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)。利用二等水準(zhǔn)測量的精度要求對基準(zhǔn)網(wǎng)以及各沉降監(jiān)測點(diǎn)進(jìn)行觀測。二等水準(zhǔn)測量的具體要求如表1所示。

    表1 二等水準(zhǔn)測量要求

    2.2 監(jiān)測頻率以及監(jiān)測點(diǎn)的布設(shè)

    2.2.1 監(jiān)測頻率

    依據(jù)建設(shè)單位提供的設(shè)計(jì)文件以及《建筑變形測量規(guī)范》JGJ8—2016,在初始觀測第一周時觀測1次/天(采集初始值除外)。觀測一周后,若沉降速率無明顯變化,改為每周觀測2次,觀測8周以后沉降速率若無明顯變化,改為一周觀測一次。之后再觀測6周,至沉降達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)或滿足觀測要求為止。

    2.2.2 監(jiān)測點(diǎn)的布置及埋設(shè)

    按照《建筑變形測量規(guī)范》JGJ8—2016對沉降觀測點(diǎn)的布設(shè)要求,該樓共計(jì)布設(shè)11個沉降觀測點(diǎn)。其中對該樓東側(cè)的有問題區(qū)域進(jìn)行加密布設(shè),布點(diǎn)情況如圖1所示。

    圖1 布點(diǎn)圖

    本項(xiàng)目中的監(jiān)測點(diǎn)采用隱蔽式監(jiān)測點(diǎn)。具體埋設(shè)方法如下:采用電動鉆具成孔,清除孔洞內(nèi)的雜質(zhì),注入適量的速干膠,然后將隱蔽監(jiān)測點(diǎn)安置在孔洞中,養(yǎng)護(hù)一天。在觀測時,將測釘旋入隱蔽式監(jiān)測點(diǎn),在測釘上面安置水準(zhǔn)尺即可進(jìn)行觀測。

    3.觀測數(shù)據(jù)處理

    將萊卡LS10電子水準(zhǔn)儀所觀測的當(dāng)日項(xiàng)目數(shù)據(jù)導(dǎo)入EXCEL表格中,按照如下所示的計(jì)算式進(jìn)行計(jì)算。每一測站的高差的計(jì)算式如式(1)所示:

    式(1)中,h后為后視讀數(shù);h前為前視讀數(shù)。

    高差閉合差計(jì)算如式(2)所示:

    式(2)中,fh為高差閉合差,不得超過為測站數(shù);h測為每個測站的高差。

    高差改正數(shù)計(jì)算如式(3)所示:

    式(3)中,n為測站總數(shù);ni為第i測段的測站個數(shù)。用式(3)計(jì)算出每一個高差改正數(shù)Vi。其中,高差改正數(shù)的和∑V i應(yīng)與高差閉合差的相反數(shù)相同。

    改正后的高差計(jì)算如式(4)所示:

    每一個監(jiān)測點(diǎn)的高程計(jì)算如式(5)所示:

    式(5)中,Hi為某一已知點(diǎn)的高程;H為其他監(jiān)測點(diǎn)的高程。

    計(jì)算出每一個監(jiān)測點(diǎn)的高程值后,當(dāng)日每一個監(jiān)測點(diǎn)的沉降量計(jì)算如式(6)所示:

    式(6)中,h為沉降量;Hn為當(dāng)日監(jiān)測點(diǎn)的高程;Hn-1為前一天同一監(jiān)測點(diǎn)的高程。

    累計(jì)沉降量計(jì)算如式(7)所示:

    式(7)中,∑h為累計(jì)沉降量;H0為該監(jiān)測點(diǎn)的初始高程值。

    沉降速率按照式(8)所示計(jì)算:

    式(8)中,v為沉降速率;t為相鄰兩次觀測的間隔時間。

    4.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡介

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是通過模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種數(shù)學(xué)模型,可對信息進(jìn)行分布式并行處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決現(xiàn)實(shí)問題的原理是通過對輸入該模型的原始數(shù)據(jù)建立矩陣,該模型根據(jù)原始數(shù)據(jù)組成的矩陣,對自身模型進(jìn)行有效地調(diào)整,即通過改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各傳輸層之間權(quán)值大小的方式,來對數(shù)據(jù)發(fā)展情況進(jìn)行預(yù)測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特點(diǎn)如下:

    (1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)與處理特性

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每一個神經(jīng)元都能獨(dú)立運(yùn)算并對輸入的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理,輸出結(jié)果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征決定了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,同一層中的不同的神經(jīng)元可以自行進(jìn)行計(jì)算,并將計(jì)算結(jié)果傳到下一層中進(jìn)行處理。

    (2)數(shù)據(jù)分布存儲特性

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中各層的每個神經(jīng)元可以自行對輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,該特性說明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在學(xué)習(xí)過程中,數(shù)據(jù)沒有集中在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的某一處,而是分布在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各連接層之間的權(quán)值中。

    (3)良好的容錯特性

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布式存儲方式,使輸入的數(shù)據(jù)分布在整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的連接權(quán)值中,所以當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)精度不高或不完整時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會根據(jù)分散在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層連接權(quán)中的信息來分辨不完整的數(shù)據(jù)。當(dāng)神經(jīng)元有一部分受到損壞時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將通過各層連接權(quán)值中所包含的信息作出調(diào)整,一定程度上減弱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行,不會產(chǎn)生錯誤信息。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的容錯性,可以識別不精確或不完整的輸入信息。

    (4)處理非線性數(shù)據(jù)

    在現(xiàn)實(shí)世界中,許多事物的發(fā)展都可用一個結(jié)構(gòu)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)來表達(dá)。在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入數(shù)據(jù)時,這些數(shù)據(jù)中或許就會存在一定的非線性。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)存儲的特點(diǎn),即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)信息存儲在各層連接權(quán)中,可以很好地處理神經(jīng)元存儲數(shù)據(jù)信息中的非線性問題,可以有效地對這些非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。

    (5)自適應(yīng)性

    自適應(yīng)性是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)信息的特點(diǎn)改變自身運(yùn)行的方式,從而適應(yīng)環(huán)境的變化,即當(dāng)輸出的結(jié)果與期望輸出的結(jié)果差異較大時,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過人為的干預(yù)。通過自行不斷學(xué)習(xí),調(diào)整誤差的參數(shù),最終輸出有效的期望值。因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性的特點(diǎn),使其更接近生物神經(jīng)的活動規(guī)律,對數(shù)據(jù)的處理能力效果更好[4]。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含神經(jīng)節(jié)點(diǎn)和各層之間的連接權(quán)值,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的不同,主要分為向前網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò);根據(jù)學(xué)習(xí)方式的不同,主要分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。在實(shí)際應(yīng)用中,主要用到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型屬于前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的核心部分。目前,被廣泛應(yīng)用于線性回歸、多次項(xiàng)擬合等領(lǐng)域[5]。

    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理

    假設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有三層神經(jīng)元,輸入值X如式(9)所示:

    式(9)中,i為輸入值的第i個元素。輸出值O如式(10)所示:

    式(10)中,k為在輸出層的第k個元素。期望輸出值如式(11)所示:

    式(11)中,k為信息期望輸出值的第k個元素。輸入層與隱含層之間的權(quán)值矩陣如式(12)所示:

    式(12)中,Vj為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層第j個神經(jīng)元所對應(yīng)的權(quán)值。隱含層與輸出層之間的權(quán)值如式(13)所示:

    式(13)中,向量Wk為輸出層第k個神經(jīng)元所對應(yīng)的權(quán)值。輸出值與輸出的期望值之間的誤差可表示為E,如式(14)所示:

    將式(14)展開,如式(15)所示:

    式(15)中,f為隱含層之間的神經(jīng)元轉(zhuǎn)換函數(shù);Wjk為隱含層第j個神經(jīng)元到輸出層第k個神經(jīng)元的連接權(quán)值;Vij為輸入層第i個神經(jīng)元到隱含層第j個神經(jīng)元的連接權(quán)值。通過不斷學(xué)習(xí),調(diào)整Wjk和Vij使得誤差不斷變小,最終得到滿意的期望值。

    4.3 模型構(gòu)建

    由于本項(xiàng)目中的觀測點(diǎn)個數(shù)為11個,以前30期數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),后5期數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),那么輸入層與輸出層各有11個元素,因此在輸入層的節(jié)點(diǎn)個數(shù)為11個,輸出層節(jié)點(diǎn)個數(shù)同樣為11個,隱含層為單層,故本項(xiàng)目建立了一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

    本項(xiàng)目部分?jǐn)?shù)據(jù)如表2所示。

    表2 本實(shí)驗(yàn)中的部分?jǐn)?shù)據(jù) 單位:mm

    本項(xiàng)目中,設(shè)置訓(xùn)練次數(shù)為500次,學(xué)習(xí)速率為0.05,設(shè)置25次為顯示一次,輸出值與期望值的誤差設(shè)置為0.0000001。

    4.4 MATLAB

    MATLAB的數(shù)據(jù)單位是矩陣,運(yùn)算都以矩陣為單位進(jìn)行運(yùn)算,其本質(zhì)是一個根據(jù)矩陣運(yùn)算規(guī)律的快速解譯程序。MATLAB平臺可以運(yùn)行大型程序,也可以生物系統(tǒng)仿真。MATLAB可以根據(jù)程序編寫的預(yù)定義函數(shù)或者函數(shù)工具箱去解決現(xiàn)實(shí)中的問題,即MATLAB面向數(shù)學(xué)問題時,編寫MATLAB函數(shù)語言,放入特定的文件中或根據(jù)函數(shù)工具箱來解決此類問題[6]。用戶在通過MATLAB進(jìn)行矩陣的運(yùn)算時,不同于其他編程語言,MATLAB平臺可通過矩陣的形式編寫一個關(guān)于矩陣的函數(shù)進(jìn)行運(yùn)算。這樣的機(jī)制優(yōu)勢在于,可以利用MATLAB函數(shù)工具箱解決復(fù)雜的編程工作,減少用戶的設(shè)計(jì)編程時間,提高工作的效率。

    4.5 預(yù)測結(jié)果與分析

    通過MATLAB進(jìn)行編程,經(jīng)過9次的迭代計(jì)算后,數(shù)值趨于穩(wěn)定,如圖2所示。

    圖2 計(jì)算狀態(tài)圖

    項(xiàng)目中部分?jǐn)?shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果、實(shí)際觀測值以及殘差值如表3所示。

    表3 部分?jǐn)?shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果、實(shí)際監(jiān)測值以及殘差值對比表 單位:mm

    將J2點(diǎn)的實(shí)測值與預(yù)測值進(jìn)行對比,如圖3,圖4所示。

    圖3 J2點(diǎn)實(shí)測值與預(yù)測值對比圖

    圖4 J1-J3觀測點(diǎn)的預(yù)測值誤差走向圖

    從表3中可以看出:實(shí)測值與預(yù)測值的殘差不大,整體的變化趨勢基本一致。根據(jù)《建筑變形測量規(guī)范》JGJ8—2016的規(guī)定,當(dāng)觀測精度等級為二等時,沉降觀測點(diǎn)測站高差中誤差不大于0.5mm,對沉降觀測,應(yīng)取差異沉降的沉降差允許值的1/10~1/20作為沉降差測定的中誤差,并將該數(shù)值視為監(jiān)測點(diǎn)測站高差中誤差[4]。本項(xiàng)目中,預(yù)測值的中誤差均未超過0.5mm,滿足精度要求,因此預(yù)測的精度滿足規(guī)范要求。

    5.結(jié)束語

    本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對長春市某小區(qū)一棟建筑物的沉降趨勢及沉降量進(jìn)行預(yù)測。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以根據(jù)自身特點(diǎn)解決地基、環(huán)境等問題。從本文的預(yù)測結(jié)果可以看出,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的預(yù)測效果,誤差在相關(guān)規(guī)范的范圍內(nèi),值得推廣使用。

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