（中鐵十六局集團(tuán)有限公司，北京 100018）

珠海市位于海積平原與丘陵交匯處，廣泛存在上部軟弱、下部堅(jiān)硬的軟硬互層，復(fù)合地層中，不同地層巖石強(qiáng)度差異巨大，地層條件變化復(fù)雜，導(dǎo)致了盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)差異性較大[1～2]。對(duì)于何種地層適用何種掘進(jìn)參數(shù)，一直是盾構(gòu)施工中的難點(diǎn)問題，若盾構(gòu)參數(shù)選取不合理，將導(dǎo)致盾構(gòu)姿態(tài)偏移、管片拼裝質(zhì)量差、管片錯(cuò)臺(tái)漏水等嚴(yán)重質(zhì)量問題[3～4]。

本文以珠機(jī)城際軌道交通橫琴隧道1#工作井～灣仔北站盾構(gòu)區(qū)間?8.8m 復(fù)合式土壓平衡盾構(gòu)施工為例，針對(duì)區(qū)間典型地段的不同地層，根據(jù)已采集的盾構(gòu)施工數(shù)據(jù)，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化，建立PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)模型，并對(duì)建立的模型和預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，該模型可以為同類地層條件下的盾構(gòu)施工提供指導(dǎo)[5]。

1 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

1.1 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

在粒子群優(yōu)化算法中，假設(shè)每只鳥作為一個(gè)粒子，該粒子具有獨(dú)立行動(dòng)的能力，并且具有隨機(jī)的初始速度和初始位置，它就是適應(yīng)度函數(shù)在解空間的一個(gè)解。眾多的粒子在解空間中自由運(yùn)動(dòng)，共享搜集到的信息，根據(jù)每個(gè)粒子自身飛行經(jīng)驗(yàn)和全局粒子的飛行經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行迭代，最終達(dá)到種群的最優(yōu)解，也就是目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解[6]。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)中包含一個(gè)輸入層、多個(gè)隱含層、一個(gè)輸出層，及各層之間的連接權(quán)值與閾值。通常情況下，各層之間的連接權(quán)值與閾值采用梯度下降法進(jìn)行計(jì)算，隨之帶來的問題是前期收斂速度慢、容易陷入局部最小值等[9]，為解決這一問題，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，從而建立PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)模型。

1.2 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建流程

建立PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具體網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過程如下。

1）確定PSO-BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)。

2）建立粒子群中各粒子與連接權(quán)值和閾值的參數(shù)映射關(guān)系。

3）確定粒子群算法中各粒子的參數(shù)。

4）更新各個(gè)粒子極值與全局極值。

5）粒子群算法終止并輸出最優(yōu)解。

6）建立PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)。

75歲的張奶奶是濟(jì)南市歷城區(qū)小辛莊社區(qū)恒協(xié)基愛養(yǎng)老服務(wù)中心的“長駐客”。每天早飯后，張奶奶便像小孩上學(xué)一樣，來到養(yǎng)老服務(wù)中心，看看電視、打打麻將、跟一幫老姐妹嘮嘮嗑，中午花3塊錢吃一頓三菜一湯的午餐，睡個(gè)午覺，下午四五點(diǎn)鐘準(zhǔn)時(shí)回家。張奶奶高興地告訴記者：“中午三菜一湯的餐標(biāo)是10元錢，營養(yǎng)搭配均衡，每天不重樣。但是我只需要支付3元錢就可以,剩余的費(fèi)用由居委會(huì)和養(yǎng)老服務(wù)中心分擔(dān)?！?/p>

2 盾構(gòu)隧道工程概況

項(xiàng)目主體為珠海市珠機(jī)城際軌道交通工程拱北至橫琴段隧道，橫琴盾構(gòu)隧道1#井～灣仔北區(qū)間全長1.237km，右線全長1.230km，雙洞單線，采用盾構(gòu)法施工。1#井～灣仔北站盾構(gòu)區(qū)間，分別設(shè)置半徑R=400m、R=800m 及R=500m轉(zhuǎn)彎段，該盾構(gòu)區(qū)間的縱剖面圖顯示該隧道呈向下走的趨勢(shì)，最大的坡度為15.7‰，隧道頂板距離地表厚度有6.1～16.5m。

區(qū)間隧道穿越地質(zhì)情況復(fù)雜，穿越多種地層，主要有人工填土層、粉質(zhì)黏土、全風(fēng)化花崗巖、弱風(fēng)化花崗巖等，部分地段含有大體積球狀風(fēng)化孤石，給盾構(gòu)施工帶來較多難題（圖1）。

圖1 盾構(gòu)區(qū)間地層巖性分布圖

3 盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)

3.1 模型輸入輸出參數(shù)選擇

本文主要目的是通過已知的地質(zhì)資料，采用PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)施工參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以期指導(dǎo)盾構(gòu)施工，現(xiàn)將已知的數(shù)據(jù)資料分為兩類，一類是能夠反映外部環(huán)境變量的輸入變量，主要包括巖土體天然重度γ（kN/m3）、土體變形模量E（MPa）、土體黏聚力c（kPa）和內(nèi)摩擦角φ（°）4 種參數(shù)。另一類是能夠反映盾構(gòu)機(jī)工作狀態(tài)的輸出變量，主要包括總推進(jìn)力F（kN）、推進(jìn)速度v（mm/min）、刀盤扭矩T（kNm）、刀盤轉(zhuǎn)速n（r/min）、土倉壓力Pt（MPa）和刀盤貫入度a（mm/r）6 種參數(shù)。當(dāng)掘進(jìn)斷面含有2 種及以上復(fù)合地層時(shí)，輸入變量的選取要根據(jù)各地層所占掘進(jìn)斷面面積的比例計(jì)算其加權(quán)平均值[10]。

由于各掘進(jìn)參數(shù)的量綱不同，且各參數(shù)數(shù)量級(jí)相差較大，如果直接進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、預(yù)測(cè)精度低等問題，因此需要對(duì)掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，本文采用的歸一化處理公式為

式中x——實(shí)際值；

xmin——實(shí)際值中的最小值；

xmax——實(shí)際值中的最大值；

x*——?dú)w一化值。

3.2 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

在使用粒子群優(yōu)化算法對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化之前，首先需要確定BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)中包含一個(gè)輸入層、多個(gè)隱含層、一個(gè)輸出層，及各層之間的連接權(quán)值與神經(jīng)元閾值。理論上，隱含層數(shù)目越多，訓(xùn)練出來的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差越小，但與此同時(shí)帶來的問題是網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間的延長和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練容易陷入局部最優(yōu)解，不能夠?qū)ふ胰肿顑?yōu)解，而且采用多隱含層還會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練過程中放大噪聲的不利影響，使網(wǎng)絡(luò)不能夠快速收斂。理論研究已經(jīng)證明，具有至少一個(gè)S 型隱含層加上一個(gè)線性輸出層的網(wǎng)絡(luò)，可以逼近任何有理函數(shù)。由于掘進(jìn)參數(shù)是一個(gè)隨時(shí)間連續(xù)變化的量，而且單隱含層已經(jīng)能夠完全滿足預(yù)測(cè)精度，所以本文采用具有單隱含層的3 層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

在BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，各層的節(jié)點(diǎn)數(shù)選擇對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程和結(jié)果有著重要的影響。其中，輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定跟實(shí)際問題相關(guān)，本文中的輸入量有巖土體天然重度、土體變形模量、土體黏聚力和內(nèi)摩擦角，所以輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為4；輸出量有總推進(jìn)力、推進(jìn)速度、刀盤扭矩、刀盤轉(zhuǎn)速、土倉壓力和刀盤貫入度，所以輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置為6。

確定隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目較為困難，目前，主要有幾種經(jīng)驗(yàn)公式來確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，采用較多的是由Hhcht Nielsen 提出的經(jīng)驗(yàn)公式[11]：n=2a+1，本文采用該經(jīng)驗(yàn)公式來確定隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)。其中a=4，故n=9。因此，設(shè)置的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為4-9-6。

在確定BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)后，需要實(shí)現(xiàn)粒子群算法和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合?；舅枷胧菍P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值與閾值轉(zhuǎn)化為粒子群算法中的各個(gè)粒子，建立起連接權(quán)值與閾值和各個(gè)粒子間的映射關(guān)系，即用各粒子的位置向量來代替，然后通過粒子群算法不斷迭代，得到最優(yōu)種群的粒子，此時(shí)，該粒子的位置向量值可以轉(zhuǎn)化為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全局最優(yōu)連接權(quán)值和閾值，從而建立PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型[12～13]。

3.3 實(shí)際工程掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)

建立PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的初衷就是能夠根據(jù)已知的地質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)出后續(xù)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的適宜值，因此，我們對(duì)上節(jié)訓(xùn)練完成后的PSOBP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入橫～四區(qū)間60 環(huán)已知地質(zhì)參數(shù)，來預(yù)測(cè)該60 環(huán)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)，以此來檢驗(yàn)所建立的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度和推廣泛化能力。

繪制預(yù)測(cè)值與原始值的對(duì)比曲線如下圖2～圖7 所示。可以看出所建立的PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠較好的預(yù)測(cè)后續(xù)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)，為了評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度，需要分析預(yù)測(cè)的60 環(huán)掘進(jìn)參數(shù)原始值和預(yù)測(cè)值的相對(duì)誤差和平均誤差，通過計(jì)算預(yù)測(cè)樣本原始值與預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差可知，建立的模型對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的預(yù)測(cè)有良好的效果，各參數(shù)的平均誤差均在10%以內(nèi)，其中最小平均誤差為刀盤轉(zhuǎn)速2.06%，最大平均誤差為貫入度8.83%，可以看出預(yù)測(cè)模型具有較好的網(wǎng)絡(luò)泛化推廣能力和預(yù)測(cè)精度，可以為后續(xù)復(fù)合地層盾構(gòu)掘進(jìn)施工提供掘進(jìn)參數(shù)的預(yù)測(cè)，具有一定的指導(dǎo)作用。

圖2 總推進(jìn)力原始值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

圖3 推進(jìn)速度原始值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

圖4 刀盤扭矩原始值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

圖5 刀盤轉(zhuǎn)速原始值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

圖6 土倉壓力原始值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

圖7 刀盤貫入度原始值與預(yù)測(cè)值對(duì)比

4 結(jié)論

1）所建立的PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在完成訓(xùn)練后，掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)值的變化規(guī)律能夠和實(shí)際值基本保持一致，但由于實(shí)際工程施工中，盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)存在小范圍波動(dòng)性，因此預(yù)測(cè)值不可能和實(shí)際值完全保持一致。因此，將地質(zhì)參數(shù)作為輸入變量后，所建立的PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠較為完整的還原實(shí)際盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的變化規(guī)律，并且產(chǎn)生的預(yù)測(cè)值大小和實(shí)際值誤差也在允許的范圍內(nèi)，可以認(rèn)為建立的掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練結(jié)果能夠滿足要求。

2）分析預(yù)測(cè)樣本原始值與預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差可知，建立的模型對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的預(yù)測(cè)有良好的效果，各參數(shù)的平均誤差均在10%以內(nèi)，其中最小平均誤差為刀盤轉(zhuǎn)速2.06%，最大平均誤差為貫入度8.83%，可以看出預(yù)測(cè)模型具有較好的網(wǎng)絡(luò)泛化推廣能力和預(yù)測(cè)精度，可以為后續(xù)復(fù)合地層盾構(gòu)掘進(jìn)施工提供掘進(jìn)參數(shù)的預(yù)測(cè)。

3）所建立的PSO-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，具有較好的網(wǎng)絡(luò)推廣泛化能力，并且將地質(zhì)條件數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)，數(shù)據(jù)方便收集，模型預(yù)測(cè)精度和預(yù)測(cè)范圍能夠滿足現(xiàn)場(chǎng)施工要求，為珠海等具有復(fù)合地層的地區(qū)提供了一種簡(jiǎn)便有效的方法，從而對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行良好的預(yù)測(cè)，對(duì)實(shí)際工程施工有一定指導(dǎo)作用。