丁　楊

(華東交通大學(xué) 土木建筑學(xué)院，江西 南昌 330013)

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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隧道基坑工程中的實(shí)際運(yùn)用

丁楊

(華東交通大學(xué) 土木建筑學(xué)院，江西 南昌 330013)

依據(jù)昆明軌道交通三號(hào)線東標(biāo)段二工區(qū)省博物館站在施工過(guò)程中基坑開(kāi)挖所產(chǎn)生的深層水平位移問(wèn)題，基于MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱仿真并建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測(cè)位移曲線可以通過(guò)輸入已知數(shù)據(jù)建立。在實(shí)際工程中對(duì)該模型的合理性進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明，此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于深層水平位移問(wèn)題有很好的預(yù)測(cè)能力。

基坑工程；地下深層水平位移；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；MATLAB分析；昆明；軌道交通

地鐵地下施工具有技術(shù)交叉性，風(fēng)險(xiǎn)隱蔽性、復(fù)雜性和施工環(huán)境惡劣性、特殊性、無(wú)序性、動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn)，其大規(guī)模、高速度的建設(shè)必然導(dǎo)致地鐵施工高風(fēng)險(xiǎn)的存在[1]。據(jù)初步統(tǒng)計(jì)：從2001年起，我國(guó)共有126起地鐵事故，其中地鐵施工事故就有101起以上[2]。事故的發(fā)生必將造成巨大的經(jīng)濟(jì)、人力損失和不良社會(huì)影響。可見(jiàn)，在施工過(guò)程中如何采取有效的方法進(jìn)行監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)是極為重要的。隨著現(xiàn)代技術(shù)的發(fā)展，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)孕育而生，目前BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)分析在地下工程、巖石工程、橋梁工程中取得了很好的效果[3-8]。但在基坑監(jiān)測(cè)中還尚未采用，由于基坑工程的風(fēng)險(xiǎn)性較高，并且需要考慮環(huán)境效應(yīng)，所以在施工過(guò)程中需要密切注意基坑的變形，而地下連續(xù)墻水平位移可以反映基坑的安全性和判斷周邊環(huán)境[9]。所以應(yīng)該在基坑開(kāi)挖過(guò)程中引用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一現(xiàn)代技術(shù)[10]。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其他地下工程中有著很好的效果，所以本文對(duì)高度復(fù)雜和高度非線性的隧道基坑開(kāi)挖引發(fā)的深層水平位移進(jìn)行模擬與預(yù)測(cè)計(jì)算。

1 項(xiàng)目概況

省博物館站為昆明地鐵3號(hào)線與5號(hào)線的換乘站，為地下三層島式車(chē)站。車(chē)站主體總長(zhǎng)144m，標(biāo)準(zhǔn)段外包寬度23.3m，擴(kuò)大段寬度27.50m。本站標(biāo)準(zhǔn)段基坑深度25.5m。車(chē)站結(jié)構(gòu)采用明挖順作法施工，基坑豎向設(shè)置5道支撐加一道倒撐。

省博物館站沿東風(fēng)西路呈東西向布置。東風(fēng)西路為雙向6車(chē)道，規(guī)劃道路紅線寬35m，是連接昆明市東西向的一條交通干道，交通繁忙。車(chē)站南側(cè)為五華大廈(現(xiàn)叫金魔仿兒童新未來(lái)城)及其擴(kuò)建工程，西北側(cè)距離車(chē)站最近的為省公安廳家屬樓，東北側(cè)為中銀大廈，東南側(cè)為順城商業(yè)廣場(chǎng)(有負(fù)三層地下室)如表1所示。省博物館站周邊管線十分復(fù)雜，如表2所示。因此對(duì)該工程的施工階段實(shí)施監(jiān)控和監(jiān)測(cè)是十分有意義的。

表1 工程地理位置及周邊環(huán)境

表2 周邊管線情況

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BackPropagationAlgorithm)由輸入層、隱含層和輸出層三層網(wǎng)絡(luò)所構(gòu)成，是目前應(yīng)用最廣泛的一種網(wǎng)絡(luò)[11-13]。其核心思想是通過(guò)某種形式將輸出誤差通過(guò)隱層向輸入層逐層反傳。

本文選取的是單輸出有一個(gè)隱層，輸入有三層的BP網(wǎng)絡(luò)模型。選取隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)參照以下公式[14]:

(1)

式中，L代表隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；N代表輸入的神經(jīng)元個(gè)數(shù)；M代表輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；A代表1～10的整數(shù)。

簡(jiǎn)而言之，BP學(xué)習(xí)算法就是從輸入向輸出層和從輸出層向第一隱層兩個(gè)方向傳播信息，各神經(jīng)元的權(quán)值通過(guò)不斷的被調(diào)整，使達(dá)到最低的誤差信號(hào)，來(lái)完成學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，然后對(duì)沒(méi)有學(xué)習(xí)的樣本集進(jìn)行推理、預(yù)測(cè)則依賴(lài)于學(xué)習(xí)后的網(wǎng)絡(luò)。

3 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的創(chuàng)建

利用Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的創(chuàng)建、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，下面列出程序的核心部分[15]:

%創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)

net=newff(minmax(p1),[1,3,1],

{′tansig′,′tansig′,′purelin′},′trainlm′);

%當(dāng)前輸入層權(quán)值

inputWeights=net_1.1W{1,1}inputbia

net_1.b{1}

%當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)層權(quán)值和閾值

layerWeights=net_1.LW{2,1}

layerbias=net_1.b{2}%設(shè)置訓(xùn)練次數(shù)

net.trainParam.epochs=5000;%設(shè)置收斂誤差

net.trainParam.goal=0.0000001;%訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

[net,tr]=train(net,p1,t1);%對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真

A=sim(net_1,P1);%計(jì)算仿真誤差

E=T=A;MSE=mse(E)

train函數(shù)的常用格式如下:

[ent,tr]=train(net,p1,t1)

其中p1為矢量集輸入樣本；t1為矢量集對(duì)應(yīng)的目標(biāo)樣本；式子的右、左兩側(cè)的net各自用于代表訓(xùn)練前、后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)象；tr代表的是步數(shù)信息和誤差信息，這是用于存儲(chǔ)訓(xùn)練過(guò)程中的。

仿真函數(shù)sim：t1=sim(net,p1)可以用來(lái)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)在給定輸入下的輸出。

3.2 輸入已知數(shù)據(jù)并仿真預(yù)測(cè)

已知數(shù)據(jù)如表3，對(duì)于帶有奇異樣本的測(cè)量數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)有突然跳躍、明顯不合理的特性時(shí)。并且這些奇異點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有較大的偶然誤差。若使用這些樣本，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)反而會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的精度更糟，故采用前后截面數(shù)據(jù)的線性插值替代法處理奇異樣本數(shù)據(jù)。按照連續(xù)函數(shù)表示定理，要求歸一化處理后的該輸入變量為x′，根據(jù)文獻(xiàn)[16]確立公式如下：

表3 已知數(shù)據(jù)

(2)

式中：a、b是2個(gè)常量；分別為每組因子變量的最大值和最小值。

為了使我們的誤差平方小，繼而近似確定多項(xiàng)式階數(shù)N,下列列出程序的核心部分:

y2=polyfit(x,y,i);

Y=polyval(y2,x);%計(jì)算擬合函數(shù)在x處的值

ifsum((Y-y)^2)<0.1

N=i

得N=4

進(jìn)而得出預(yù)測(cè)圖形和函數(shù)表達(dá)式，見(jiàn)圖1。

函數(shù)表達(dá)式為：Y=-0.000 05x4-0.000 24x3-0.029 61x2+4.357 8x-0.366 34。

3.3仿真預(yù)測(cè)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)比較及誤差分析

實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)其誤差值見(jiàn)表4。

表4 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)位移

由表4可見(jiàn)，建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型與實(shí)際監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)存在一定的誤差，該誤差目前隨著深度的加大而加大，但實(shí)測(cè)位移已經(jīng)在[22.0,22.5]之間出現(xiàn)拐點(diǎn)，而預(yù)測(cè)曲線則是在[23.5,24]之間出現(xiàn)了拐點(diǎn)，所以是會(huì)造成一定誤差的。但這些誤差還在可承受誤差范圍內(nèi)，并且預(yù)測(cè)的位移值要比實(shí)測(cè)的位移值偏大，故偏安全，可采用。

曲線逐漸呈“啤酒肚”型，這說(shuō)明地下連續(xù)墻墻體曲線最終形成上下兩端小，中間大的特點(diǎn)(在[0,22.0]之間呈上升趨勢(shì)，在[22.0,22.5]出現(xiàn)極大值，之后呈下降趨勢(shì))，這種情況說(shuō)明頂部位移受到了制約作用：一方面是由于壓頂梁和第一道支撐對(duì)連續(xù)墻側(cè)移明顯限制；二是在基巖或深埋土體中被地下連續(xù)墻嵌入，較強(qiáng)的約束住墻角，因此側(cè)向位移在墻角處被收斂，即顯著的空間效應(yīng)存在于深基坑兩端中，從而位移的發(fā)展被抑制了[17]。

土方開(kāi)挖引起地下連續(xù)墻的變形，此開(kāi)挖深度與變形量呈正比。隨著加深開(kāi)挖，位移最大值所在的位置逐步下降，變形逐步增大[18-20]。

4 結(jié)論

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的預(yù)測(cè)模型，所得預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值擬合很好，具有準(zhǔn)確、簡(jiǎn)單、速度快的特點(diǎn)，是地鐵開(kāi)挖變形預(yù)測(cè)的一種有效方法。

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(責(zé)任編輯王利君)

PracticalapplicationofBPneuralnetworkintunnelexcavationengineering

DINGYang

(DepartmentofCivilandArchitecture，EastChinaJiaotongUniversity，JiangxiNanchang330013,China)

AimingatdeephorizontaldisplacementproblemintheprocessofexcavationconstructionofthesecondDistrictProvincialMuseumStationin3eastsectionofKunmingRailTransitLine,thispapersetsupthedisplacementpredictioncurveonbasisofMATLABsimulationandtheestablishmentofBPneuralnetworkmodelthroughtheinputdisplacementdata.TheexperimentaldatashowsthattheBPneuralnetworkmodelhasgoodpredictivepowerforthedeephorizontaldisplacement.Thismethodprovidesanewtechnicalmeansforthedisplacementcontrolofundergroundengineering.

foundationpitengineering;deephorizontaldisplacement;BPneuralnetwork;MATLABsimulation；

2015-12-23

國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAE09B01)；江西省科技支撐計(jì)劃重大項(xiàng)目(20142BBG70027)

丁楊(1992-)，男，江西南昌人，碩士，研究方向?yàn)榻Y(jié)構(gòu)工程。

1673-9469(2016)02-0030-04doi:10.3969/j.issn.1673-9469.2016.02.007

TU4

A