范占永,甄宗坤,蔡?hào)|健
(1. 蘇州工業(yè)園區(qū)測(cè)繪地理信息有限公司,江蘇 蘇州 215000; 2. 同濟(jì)大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院,上海 200092)
?
模擬退火法Kriging時(shí)域模型在沉降監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
范占永1,2,甄宗坤1,蔡?hào)|健1
(1. 蘇州工業(yè)園區(qū)測(cè)繪地理信息有限公司,江蘇 蘇州 215000; 2. 同濟(jì)大學(xué)測(cè)繪與地理信息學(xué)院,上海 200092)
目前常用的時(shí)間維監(jiān)控模型主要有時(shí)間序列模型、回歸分析模型、灰色理論模型、卡爾曼濾波模型、泊松生命回旋模型等,模型雖然在某些簡(jiǎn)單或特定的工程中均可取得了較好的監(jiān)控效果,但在一些沉降變化復(fù)雜的地區(qū),由于模型僅考慮了離散數(shù)據(jù)的隨機(jī)性或結(jié)構(gòu)性特征,沒(méi)有考慮到數(shù)據(jù)的變化特征和時(shí)間相關(guān)性,致使模型預(yù)測(cè)監(jiān)控的效果總是差強(qiáng)人意。本文研究了基于模擬退火法的Kriging時(shí)域模型,其在傳統(tǒng)Kriging模型的基礎(chǔ)上,引入目前比較成熟的模擬退火法(SAA)對(duì)變異函數(shù)擬合模型中的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),以提高變異函數(shù)模型的精度,使模型能更準(zhǔn)確地描述時(shí)域變量的變異特征。
時(shí)域模型;Kriging;模擬退火法;變異函數(shù)
在沉降監(jiān)測(cè)中,為了尋求變形體的變形規(guī)律,實(shí)際中往往采用以點(diǎn)代面的方法,對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行多期觀測(cè),通過(guò)采集的離散數(shù)據(jù)來(lái)分析變形體在時(shí)間維的變形特征,確定變形體的變形規(guī)律,并以此預(yù)測(cè)變形體下一時(shí)段的形變情況。傳統(tǒng)Kriging模型在空間插值中已得到廣泛應(yīng)用,而從近些年一些學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn),得益于其獨(dú)特的建模機(jī)制,模型應(yīng)用于時(shí)間序列插值也可獲得較高的精度。不過(guò),模型建立的基礎(chǔ)是變形信息具有良好的時(shí)間相關(guān)性,然而隨著時(shí)間的推移,這種相關(guān)性會(huì)逐漸減小,即最早時(shí)刻的觀測(cè)數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)失去了相關(guān)性,此時(shí),Kriging模型的變異函數(shù)趨近與一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的常數(shù),插值失去了意義。因此,在使用Kriging模型進(jìn)行時(shí)域插值時(shí),為保證數(shù)據(jù)的時(shí)間相關(guān)性,常采用滾筒預(yù)測(cè)的方式,對(duì)變形體的變形情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。
傳統(tǒng)Kriging地面沉降時(shí)域監(jiān)控模型,在考慮離散數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)特性的同時(shí),采用滾筒預(yù)測(cè)的方式,保證了數(shù)據(jù)的時(shí)間相關(guān)性,使得其在實(shí)際應(yīng)用中取得了不錯(cuò)的效果。不過(guò),模型也存在一些明顯的問(wèn)題,如時(shí)間序列的離散數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)出明顯的非正態(tài)性;沉降變形信息的時(shí)間相關(guān)性會(huì)隨著時(shí)間的推移逐漸減弱,擾動(dòng)信息卻逐漸累積,使得變異函數(shù)無(wú)法真實(shí)地反映沉降數(shù)據(jù)的時(shí)間分布特征;變異函數(shù)值同樣是對(duì)區(qū)域化變量間差值取平方,使得插值結(jié)果也容易受區(qū)域化變量異常值的影響;變異函數(shù)擬合模型是基于最小二乘準(zhǔn)則的,其在處理小數(shù)據(jù)窗口時(shí),也會(huì)對(duì)測(cè)量誤差有明顯的放大作用。因此,本文研究基于模擬退火法的Kriging時(shí)域模型,在傳統(tǒng)Kriging模型的基礎(chǔ)上,引入目前比較成熟的模擬退火法(simulate anneal arithmetic,SAA)對(duì)變異函數(shù)擬合模型中的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),以提高變異函數(shù)模型的精度,使模型能更準(zhǔn)確地描述時(shí)域變量的變異特征,進(jìn)而提高模型的預(yù)測(cè)精度。
Kriging時(shí)域模型以區(qū)域化變量的時(shí)間相關(guān)性為依據(jù),結(jié)合變異函數(shù)理論,研究分析具有隨機(jī)性、結(jié)構(gòu)性、相關(guān)性和依賴性的沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行最優(yōu)無(wú)偏估計(jì)。
相比于Kriging空間插值模型,時(shí)間插值的平穩(wěn)性假設(shè)為:二階平穩(wěn)是假設(shè)具有相同的時(shí)間間隔的任意兩時(shí)刻的協(xié)方差是相同的,協(xié)方差只與這兩時(shí)刻的值相關(guān)而與它們的時(shí)間無(wú)關(guān);內(nèi)蘊(yùn)平穩(wěn)假設(shè)是指具有相同時(shí)間間隔的任意兩時(shí)刻的方差(即變異函數(shù))是相同的。
變異函數(shù)表示為
(1)式中,Z(t)為t時(shí)刻的觀測(cè)值;Z(t+h)是與t時(shí)刻偏離時(shí)間間隔為h的觀測(cè)值;N(h)是時(shí)間間隔為T的時(shí)間點(diǎn)對(duì)總數(shù);γ(T)為時(shí)間間隔為T時(shí)的變異函數(shù)值。
模擬退火算法是一種應(yīng)用非常廣泛的智能化算法。該算法源自固體退火原理, 即首先將固體加熱至溫度充分高再讓其徐徐冷卻, 加熱時(shí),固體粒子的熱運(yùn)動(dòng)不斷增強(qiáng), 隨著溫度的升高, 內(nèi)能的增大,粒子排列逐漸從有序的結(jié)晶態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)闊o(wú)序的液態(tài),而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序,最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則,粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中,E為溫度T時(shí)的內(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。
模擬退火法數(shù)學(xué)模型由解空間、目標(biāo)函數(shù)和初始解3部分組成。
1) 解空間:對(duì)所有可能解均為可行解的問(wèn)題定義為可能解的集合,對(duì)存在不可行解的問(wèn)題,或限定解空間為所有可行解的集合,或允許包含不可行解但在目標(biāo)函數(shù)中用罰函數(shù)(penalty function)懲罰以致最終完全排除不可行解。
2) 目標(biāo)函數(shù):對(duì)優(yōu)化目標(biāo)的量化描述,是解空間到某個(gè)數(shù)集的一個(gè)映射,通常表為若干優(yōu)化目標(biāo)的一個(gè)和式,應(yīng)正確體現(xiàn)問(wèn)題的整體優(yōu)化要求且較易計(jì)算,當(dāng)解空間包含不可行解時(shí),還應(yīng)包含罰函數(shù)項(xiàng)。
3) 初始解:是算法迭代的起點(diǎn)。試驗(yàn)表明,模擬退火法是健壯的(robust),即最終解的獲得不太依賴初始解的選取,從而可以任意選取一個(gè)初始解。
對(duì)于Kriging時(shí)域監(jiān)控模型的變異函數(shù)模型,本文選擇球狀模型,具體形式為
(2)
式中,C0為塊金值;C為偏基臺(tái)值;a為變程。
使用模擬退火法尋找球狀變異函數(shù)模型最優(yōu)解的具體步驟為:
1) 初始化變異函數(shù)模型參數(shù)C0、C、a,確定參數(shù)變化范圍。
2) 計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值E(C0、C、a)。
模型擾動(dòng)采用Ingber于1989年提出的依賴于溫度的似Cauchy分布產(chǎn)生新模型,具體形式如下
(3)
yi=Tsgn(μ-0.5)[(1+1/T)|2μ-1|-1]
(4)
P=[1-(1-m)ΔE/T]1/(1-m)
(5)
進(jìn)行接收,T為溫度。
8) 在溫度T下,重復(fù)一定次數(shù)的擾動(dòng)和接收過(guò)程。
9) 緩慢降低溫度T
T(k)=T0αk1/N
(6)
式中,T0為初始溫度;k為迭代次數(shù);N為給定常數(shù),一般為1或2;α通常選擇0.7≤α≤1。
10) 重復(fù)步驟3)—9),直至收斂條件滿足。
綜上,基于模擬退火法的Kriging時(shí)域監(jiān)控模型具體建模步驟如圖1所示。
圖1 基于模擬退火法的Kriging時(shí)域監(jiān)控模型程序
圖2 監(jiān)測(cè)點(diǎn)A和監(jiān)測(cè)點(diǎn)B的實(shí)測(cè)沉降曲線
圖3 模擬退火法(SAA)和最小二乘法(LS)擬合變異函數(shù)曲線對(duì)比圖
mm
圖3為監(jiān)測(cè)點(diǎn)A滾動(dòng)步長(zhǎng)為8期的模擬退火法(SAA)和最小二乘法(LS)擬合變異函數(shù)曲線的對(duì)比圖,圖中顯示SAA算法擬合的變異函數(shù)曲線表現(xiàn)得較為穩(wěn)定,準(zhǔn)確地描述了變異函數(shù)曲線的變化趨勢(shì)。表1和表2為監(jiān)測(cè)點(diǎn)A、B不同滾動(dòng)步長(zhǎng)Kriging和SAA-Kriging插值結(jié)果,圖4和圖6為監(jiān)測(cè)點(diǎn)A、B不同滾動(dòng)步長(zhǎng)Kriging和SAA-Kriging對(duì)比圖,圖5和圖7為監(jiān)測(cè)點(diǎn)A、B不同滾動(dòng)步長(zhǎng)Kriging和SAA-Kriging殘差圖 。由表1、表2和圖4—圖7可知,改進(jìn)的SAA-Kriging監(jiān)控模型在一定程度上解決了傳統(tǒng)Kriging模型面臨的難題,進(jìn)一步提高了模型的監(jiān)測(cè)精度和穩(wěn)定性。測(cè)試中,滾動(dòng)步長(zhǎng)為8期的監(jiān)測(cè)點(diǎn)A、B的Kriging和SAA-Kriging對(duì)比結(jié)果表明,SAA-Kriging監(jiān)控模型在選定了合適的滾動(dòng)步長(zhǎng)的基礎(chǔ)上,可以獲得接近于1 mm的監(jiān)測(cè)精度。
圖4 監(jiān)測(cè)點(diǎn)A不同滾動(dòng)步長(zhǎng)下的Kriging和SAA-Kriging對(duì)比圖
圖5 監(jiān)測(cè)點(diǎn)A不同滾動(dòng)步長(zhǎng)Kriging和SAA-Kriging殘差圖
mm
圖6 監(jiān)測(cè)點(diǎn)B不同滾動(dòng)步長(zhǎng)下的Kriging和SAA-Kriging對(duì)比圖
圖7 監(jiān)測(cè)點(diǎn)B不同滾動(dòng)步長(zhǎng)Kriging和SAA-Kriging殘差圖
本文主要研究了在局部地區(qū)應(yīng)用改進(jìn)Kriging時(shí)域監(jiān)控模型進(jìn)行區(qū)域地面沉降監(jiān)測(cè)時(shí)的問(wèn)題。結(jié)合工程實(shí)例,檢驗(yàn)了改進(jìn)SAA-Kriging時(shí)域模型的監(jiān)控效果。測(cè)試中選擇的變異函數(shù)模型為非線性的,求解模型參數(shù)常規(guī)的方法是將模型線性化后,按照最小二乘準(zhǔn)則獲取最優(yōu)解,然而最小二乘準(zhǔn)則在處理小數(shù)據(jù)窗口時(shí)會(huì)對(duì)測(cè)量誤差有明顯的放大作用。文中通過(guò)引入了模擬退火法對(duì)Kriging時(shí)域監(jiān)控模型進(jìn)行了尋優(yōu)求解,試驗(yàn)結(jié)果顯示,模擬退火法(SAA)擬合的變異函數(shù)曲線表現(xiàn)得較為穩(wěn)定,能較為準(zhǔn)確地描述變異函數(shù)曲線的變化趨勢(shì),有效地解決了最小二乘準(zhǔn)則在處理小數(shù)據(jù)窗口時(shí)的問(wèn)題。
[1]張永紅,龔文瑜,張繼賢,等.基于SAR干涉點(diǎn)目標(biāo)分析技術(shù)的城市地表形變監(jiān)測(cè)[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2009,38(6):482-487.
[2]劉鵬程,紀(jì)晨.改進(jìn)的模擬退火法-單純形綜合反演方法[J].地球物理學(xué)報(bào),1995,38(2):199-204.
[3]劉瑞敏.地面沉降對(duì)城市軌道交通高程貫通測(cè)量誤差的影響及應(yīng)對(duì)措施[J].測(cè)繪通報(bào),2014(8):68-72.
[4]顧景強(qiáng),岳建平.熵值法在地面沉降危害評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].測(cè)繪通報(bào),2014(4):102-105.
[5]張霖斌,姚振興,紀(jì)晨,等.快速模擬退火法及應(yīng)用[J].石油地球物理勘探,1997,32(5):654-660.
[6]彭曉娟,胡國(guó)華,陳明輝.基于模擬退火算法的遙感影像亞像元定位方法[J].測(cè)繪通報(bào),2013(9):55-58.
[7]謝云.模擬退火算法的原理及實(shí)現(xiàn)[J].高等學(xué)校計(jì)算數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),1999(3):212-218.
[8]趙越.模擬退火算法求解指派問(wèn)題新探[J].吉林建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào),2011,28(4):61-63.
[9]李曉軍,王長(zhǎng)虹,朱合華.Kriging插值方法在底層模型生成中的應(yīng)用[J].巖土力學(xué),2009,30(1):157-162.
[10]彭楠峰.距離反比插值算法與Kriging插值算法的比較[J].大眾科技,2008(5):57-58.
[11]李君,李少華,毛平,等. Kriging插值中條件數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)的選擇[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2002(21):1-3.
[12]李明,高星偉,文漢江,等.Kriging方法在GPS水準(zhǔn)中的應(yīng)用[J].測(cè)繪科學(xué),2009,39(1):106-107.
[13]EBERHART R C, SHI Y. Particle Swarm Optinization: Developments, Applications and Resources [C]∥Proceedings of Congress on Evolutionary Computation 2001.Piscataway, NJ:[s.n.],2001.
Simulated Anneal Arithmetic Kriging Time-domain Model in Subsidence Monitoring
FAN Zhanyong,ZHEN Zongkun,CAI Dongjian
10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0156.
2015-11-24
范占永(1976—),男,博士生,高級(jí)工程師,主要從事數(shù)字城市和城市災(zāi)害預(yù)警方面的研究。E-mail:fanzy@dpark.com.cn
P258
B
0494-0911(2016)05-0061-05
引文格式: 范占永,甄宗坤,蔡?hào)|健. 模擬退火法Kriging時(shí)域模型在沉降監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J].測(cè)繪通報(bào),2016(5):61-65.