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        RNN 在水利工程邊坡穩(wěn)定性中的研究

        2020-06-30 02:48:06彭睿哲
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2020年17期
        關(guān)鍵詞:隱層滑坡邊坡

        彭睿哲

        (中國電建集團(tuán)西北勘測設(shè)計(jì)研究院有限公司,陜西 西安710065)

        水利工程施工過程中必然需要對(duì)山體進(jìn)行開挖,坡體穩(wěn)定性是工程建設(shè)可行性和施工管理的關(guān)鍵。邊坡穩(wěn)定性分析對(duì)于勘查、設(shè)計(jì)和施工而言相當(dāng)重要[1]。近年來,由于計(jì)算機(jī)的高速發(fā)展,水利工程邊坡穩(wěn)定性研究成為當(dāng)下研究的熱點(diǎn)。支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、極限學(xué)習(xí)機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法被廣泛應(yīng)用于邊坡穩(wěn)定性研究[2]。

        對(duì)于工程設(shè)計(jì)、施工和管理者而言,利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠較好地對(duì)邊坡穩(wěn)定性進(jìn)行計(jì)算分析,搭建用于水利工程邊坡穩(wěn)定性分析的模型,可以準(zhǔn)確地獲得所需的分析結(jié)果。

        1 工程概況

        該工程壩址位于河口上游650m 處,工程邊坡位于壩址左岸,山體三面臨空,山頂俯視成圓形,山脊地形相對(duì)平緩,分布著殘積塊碎石土,結(jié)構(gòu)相對(duì)松散。山體自然坡度一般為40°~52°,總體是河谷一側(cè)相對(duì)較陡。

        滑坡體位于壩上50m 處,俯視呈現(xiàn)不規(guī)則的“長方形”。該滑坡坡度達(dá)35°,上部緩,下部陡,坡面明顯有三級(jí)緩坡臺(tái)面,其中高程達(dá)2610m 一帶有小范圍裸露基巖。滑坡后緣有”圈椅”狀錯(cuò)坎,坎高達(dá)10 m,上下游側(cè)以小沖溝為界,堆積體長約320m 寬140m,滑坡體平均厚度約11.5m,向偏西方向滑動(dòng),估算滑坡堆積體方量約41×104m3。

        2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

        循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模擬人腦對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,通過各層的連接傳送信號(hào)以達(dá)到解決非線性問題的目的。包括輸入、輸出層和中間隱層[3]。隱層是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心,隱層數(shù)量直接決定著網(wǎng)絡(luò)的效果。圖1 為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

        設(shè)輸出層的輸入為N1,隱層輸入為h,激活函數(shù)為σ,則有:

        圖1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

        模型具體建立過程如下:(1)初始化連接權(quán)和偏置;(2)選取實(shí)際工程數(shù)據(jù)作為樣本集;(3) 為輸入節(jié)點(diǎn)設(shè)置合適的參數(shù);(4)為輸出節(jié)點(diǎn)設(shè)置適當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn);(5)計(jì)算隱層節(jié)點(diǎn)參數(shù);(6)訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到設(shè)定值或誤差符合要求時(shí),訓(xùn)練結(jié)束。

        3 實(shí)驗(yàn)

        本文以某水利工程為例,選取600 組數(shù)據(jù)用于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,100 組數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證。對(duì)比了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值和真實(shí)值的關(guān)系,如圖2 所示。

        圖2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果

        圖2 的預(yù)測結(jié)果說明循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的擬合效果和預(yù)測結(jié)果,能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測出邊坡穩(wěn)定系數(shù)。均方誤差和平均絕對(duì)誤差作為算法性能的重要評(píng)價(jià)指標(biāo),可以通過式(6)-式(8)得到。

        本節(jié)通過均方誤差MSE 和平均絕對(duì)誤差MAE 將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型(RNN)分別和線性回歸模型(LR)、灰度模型(GM(1,1))進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果見表1。

        表1 不同模型誤差對(duì)比

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