摘要： 河道在城市的排水系統(tǒng)中尤為重要，本文從宏觀方面運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建河道水位預(yù)測(cè)模型，通過模型預(yù)測(cè)的值，在三維系統(tǒng)中展示，實(shí)現(xiàn)城市內(nèi)澇內(nèi)河的災(zāi)害點(diǎn)空間分布。該模型的優(yōu)勢(shì)：取用數(shù)據(jù)較少，精度高，能夠很好地模擬暴雨條件下昆明市盤龍江油管橋水位。本文的研究成果有助于城市內(nèi)澇研究。

Abstract： The river is particularly important in the city's drainage system. In this paper， BP neural network is used to construct the river water level forecasting model from the macroscopic aspect. Through the model predicted value， it is displayed in the three-dimensional system to achieve the spatial distribution of disaster points in the city's waterlogged river. The advantages of the model： access to less data， high precision， can be a good simulation of rainstorm conditions in Kunming Panlongjiang Youguanqiao water level. The research results of this paper are helpful to the study of urban waterlogging.

關(guān)鍵詞： 三維系統(tǒng)；BP；城市內(nèi)澇；MATLAB；預(yù)測(cè)模型

Key words： three-dimensional system；BP；urban waterlogging；MATLAB；prediction model

中圖分類號(hào)：TV85 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2017）14-0181-03

0 引言

近年來，城市內(nèi)澇問題困擾著很多城市，城市河道漫堤對(duì)城市的內(nèi)澇影響較大，城市綜合流域排水模型系統(tǒng)（INFOWORKS ICM）現(xiàn)在正被中國大部分市政規(guī)劃部門應(yīng)用于城市內(nèi)澇模擬評(píng)價(jià)中。INFOWORKS ICM要能精確地模擬城市內(nèi)澇的演進(jìn)過程，河道水位數(shù)據(jù)必不可少。河道災(zāi)害點(diǎn)在三維系統(tǒng)中的空間分布對(duì)城市防澇，防災(zāi)預(yù)案的制定、災(zāi)害點(diǎn)地下管線的規(guī)劃有著重要意義。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

宏觀的研究河道水位前人已經(jīng)做過很多成功的案例。在過去的二十年里，國際上許多學(xué)者開展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在城市內(nèi)澇防治中的相關(guān)研究。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)城市洪水，區(qū)域洪災(zāi)，城市防澇進(jìn)行了很多研究[1，2]。在預(yù)測(cè)方面Yen-Ming Chiang，et.al，L.See，et.al，通過一些實(shí)驗(yàn)證實(shí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)時(shí)洪水預(yù)測(cè)方面的能力[3，4]。Masoud Bakhtyari Kia等人選擇一片示范區(qū)域，將該區(qū)域的七個(gè)不同GIS圖層作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入條件，將一個(gè)河道淹沒區(qū)空間分布作為輸出結(jié)果，模擬結(jié)果很好地反應(yīng)了洪水淹沒情況[9]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種與人類神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理相似的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括很多種，最常用的一種為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有非常強(qiáng)的非線性映射能力，是一種前向網(wǎng)絡(luò)。怎樣獲取精度較高的內(nèi)河河道水位及在其災(zāi)害點(diǎn)的三維可視化空間分布，對(duì)科學(xué)地分析城市內(nèi)澇具有一定意義。

1.1 數(shù)據(jù)的收集

本研究采用了大量GIS類型數(shù)據(jù)，首先采集了盤龍江沿岸1：500地形以及影像數(shù)據(jù)，同時(shí)經(jīng)過2個(gè)月的采集收集了盤龍江沿岸220個(gè)排水口數(shù)據(jù)，這些排水口在雨季都向盤龍江排出雨水，對(duì)盤龍江雨天的河道水位造成一定影響，排水口的普查情況在GIS系統(tǒng)中的分布圖如圖1。

降雨水位數(shù)據(jù)選取了：金殿水庫站、茨壩站、松華鄉(xiāng)站、鼓樓站、雙龍鄉(xiāng)站，對(duì)昆明市盤龍江昆明水文站油管橋段影響較大的幾個(gè)降雨觀測(cè)站（見圖2）。

收集了從7月18日13時(shí)到7月19日23時(shí)的降雨數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)覆蓋了整個(gè)洪水的淹沒過程， ANDREW P. DUNCAN等（2012）使用氣象雷達(dá)和降雨數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)洪水預(yù)測(cè)[5，6，7]，運(yùn)用降雨數(shù)據(jù)模擬洪水具有合理性和可行性。水位數(shù)據(jù)為盤龍江昆明水文站油管橋的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為從7月18日13時(shí)到7月19日23時(shí)的每小時(shí)水位數(shù)據(jù)。

1.2 模型的建立

本文建立以下BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型結(jié)構(gòu)如圖3。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模過程主要包括：數(shù)據(jù)前處理、選擇充分的模式輸入、確定適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及參數(shù)初始化和模型檢驗(yàn)。本文所用的訓(xùn)練函數(shù)：BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法選擇trainlm Levenberg-Marquardt反向傳播算法訓(xùn)練函數(shù)，傳輸函數(shù)隱含層為tan-sigmoid、輸出層為purelin為線性函數(shù)，purelin（X）函數(shù)比較簡單，輸出就等于輸入。

經(jīng)過多次反復(fù)的試錯(cuò)加減隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，對(duì)比他們的學(xué)習(xí)結(jié)果得到最佳的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10，學(xué)習(xí)因子為0.04，目標(biāo)誤差為1e-6，最大迭代次數(shù)設(shè)置為5000次，訓(xùn)練的結(jié)果不錯(cuò)。

1.3 模型的運(yùn)行結(jié)果

加入排水知識(shí)的管線數(shù)據(jù)后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的河道水位與實(shí)際河道水位的對(duì)比如圖4。從圖4可以看出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型可以很好地模擬河道水位[8，9]。

通過建立BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與城市河道系統(tǒng)的耦合，對(duì)輸入條件進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、模擬和訓(xùn)練，通過上述工作，對(duì)昆明市主城區(qū)盤龍江昆明水文站2013年7月19日前后35小時(shí)內(nèi)暴雨水位進(jìn)行預(yù)測(cè)，研究結(jié)果表明，上述方法能夠很好地模擬河道水位變化情況，模擬結(jié)果在內(nèi)澇水位時(shí)間分布上與歷史記錄基本趨同，因此本研究能夠?yàn)轭A(yù)測(cè)城市內(nèi)河水位過程提供幫助。

2 三維系統(tǒng)

StampGIS是國際領(lǐng)先的具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的大型3D GIS平臺(tái)軟件，其在精細(xì)化大場(chǎng)景渲染、真實(shí)美觀的可視化效果、地上地下一體化、海量空間數(shù)據(jù)管理、三維數(shù)據(jù)全要素實(shí)時(shí)在線更新和三維地下管線自動(dòng)化生成等方面具有核心技術(shù)競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)，支持傾斜攝影測(cè)量數(shù)據(jù)、支持BIM數(shù)據(jù)、分布式部署、物聯(lián)網(wǎng)集成和云計(jì)算架構(gòu)，可無縫聚合ArcGIS、天地圖等第三方服務(wù)。平臺(tái)采用開放的軟件架構(gòu)體系，可實(shí)現(xiàn)開發(fā)環(huán)境（SDK）與運(yùn)行環(huán)境（RunTime）的統(tǒng)一，并提供豐富的二次開發(fā)接口（COM）。

StampGIS系列軟件及三維數(shù)據(jù)生產(chǎn)工藝已廣泛應(yīng)用于數(shù)字城市、城鄉(xiāng)規(guī)劃、市政管線、數(shù)字營房、高速公路、城市交通和數(shù)字礦山等領(lǐng)域，在StampGIS中表達(dá)河道水位災(zāi)害點(diǎn)的分布較為直觀。本文通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的河道水位點(diǎn)，比較現(xiàn)實(shí)河堤數(shù)據(jù)，來判斷河道是否漫堤，即是否為災(zāi)害點(diǎn)。加入河道水位點(diǎn)的三維空間分布如圖6。當(dāng)城市進(jìn)入暴雨期時(shí)，水位監(jiān)測(cè)點(diǎn)的水位高程超過河堤高程，即為城市內(nèi)河的在災(zāi)害點(diǎn)。

3 結(jié)束語

本文從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型入手，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)功能來預(yù)測(cè)河道的水位數(shù)據(jù)，結(jié)合河堤數(shù)據(jù)從而判斷盤龍江沿岸的災(zāi)害點(diǎn)。再結(jié)合三維信息系統(tǒng)軟件制作水位災(zāi)害點(diǎn)的分布圖，使得理論研究的成果能夠直觀地表現(xiàn)出來。本文限于盤龍江沿岸水位點(diǎn)數(shù)據(jù)，水位點(diǎn)只獲取了油管橋一點(diǎn)。后期可以根據(jù)需要制作河道水位淹沒點(diǎn)專題地圖，使其成果應(yīng)用于昆明的實(shí)際生活。我國由于城市排水管網(wǎng)水力模型的構(gòu)建起步較晚，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的不足及普查數(shù)據(jù)的精度問題使得建立模型的精確度不高，模擬效果不理想。在城市內(nèi)澇研究中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)少，預(yù)測(cè)精確度高，它的引入可以解決宏觀的河道水位預(yù)測(cè)。但人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身還存在一些不完善的地方需要進(jìn)一步研究進(jìn)行完善。相信神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與三維系統(tǒng)的結(jié)合可以很好地服務(wù)于城市內(nèi)澇研究。

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