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        一種顧及數(shù)據(jù)時效的沉降預(yù)測模型序貫解算方法

        2022-09-29 03:37:54鄭一帆于先文董彥鋒
        現(xiàn)代交通與冶金材料 2022年5期
        關(guān)鍵詞:方法模型

        鄭一帆,于先文,董彥鋒

        (東南大學(xué)交通學(xué)院,江蘇 南京 211189)

        引言

        隧道、道路、橋梁等交通構(gòu)建物在工程完工后,由于土的固結(jié)效應(yīng)以及其他因素變化所造成的沉降,被稱為工后沉降[1]。精確預(yù)測工后沉降能夠?yàn)楣こ痰陌踩栽u估與維護(hù)方案設(shè)計(jì)提供重要的參考。對于隧道、道路、橋梁等需要長期維護(hù)的工程項(xiàng)目,沉降預(yù)測的重要性更加突出。

        目前,工后沉降主要通過預(yù)測模型來預(yù)測,常見的模型包括雙曲線法[2]、指數(shù)曲線法[3]、星野法[4]、Asaoka法[5]、泊松曲線法[6]等。模型的參數(shù)可以通過間接平差或序貫平差的方法解算。相比于前者,序貫解算方法具有高效、節(jié)約存儲的特點(diǎn)[7-8]。

        不論何種沉降預(yù)測模型,其隨機(jī)模型一般都基于觀測值的精度確定。因此,現(xiàn)有工程普遍采用等權(quán)的隨機(jī)模型。考慮到新數(shù)據(jù)比舊數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)預(yù)測點(diǎn)的沉降變化趨勢,等權(quán)的隨機(jī)模型用于預(yù)測工后沉降并不合理。因此,有必要探討新的隨機(jī)模型,強(qiáng)化沉降預(yù)測模型的合理性,以提高沉降預(yù)測模型的預(yù)測精度。

        在沉降預(yù)測模型的隨機(jī)模型領(lǐng)域,已有一些研究及成果。殷春武[9]探討了隨機(jī)模型的一些條件,并利用了三角函數(shù)進(jìn)行了觀測數(shù)據(jù)的賦權(quán),證明合理的隨機(jī)模型可以改善沉降預(yù)測模型的預(yù)測效果;曹文貴等[10-11]將新鮮度的概念引進(jìn)了沉降預(yù)測模型中,采用了一些新鮮度函數(shù)賦權(quán)實(shí)測觀測數(shù)據(jù),同樣對預(yù)測效果有積極作用;李秋全[12]在曹的基礎(chǔ)上,將新鮮度與吻合度結(jié)合,創(chuàng)造了新的隨機(jī)模型應(yīng)用在隧道變形預(yù)測中,取得了良好的效果。但上述的隨機(jī)模型確定方法都一定程度上依賴經(jīng)驗(yàn),具有一定的隨機(jī)性;同時,其要求明確沉降數(shù)據(jù)的總體數(shù)量用于定權(quán),這與沉降預(yù)測模型的序貫解算方法不兼容。

        針對上述問題,本文引入降權(quán)系數(shù)的概念,按時效性對實(shí)測沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行賦權(quán),確定一種適用于沉降預(yù)測模型序貫解算方法的隨機(jī)模型,以強(qiáng)化沉降預(yù)測模型的合理性,改善模型的預(yù)測效果,并通過工程算例驗(yàn)證方法的有效性。

        1 沉降預(yù)測模型序貫解算方法

        沉降預(yù)測模型需要伴隨著工程進(jìn)展而實(shí)時更新,以實(shí)時預(yù)報(bào)沉降變化情況。序貫平差理論可以高效地解算沉降預(yù)測模型,下面列出沉降預(yù)測模型完整的序貫解算方法。

        大多數(shù)沉降預(yù)測模型可以表達(dá)為統(tǒng)一的二維線性形式,基于前m(m≥2)期數(shù)據(jù),利用最小二乘法可擬合沉降預(yù)測模型為:

        式中t為觀測時間;y為包含t時刻沉降信息的因變量,為便于表達(dá),下文直接用沉降觀測量指代;為模型系數(shù)估值,等權(quán)條件下,令所有的沉降觀測值的權(quán)都為1,其計(jì)算公式為:

        估值的權(quán)陣為:

        自m+1期起,即可利用序貫理論更新模型。下面以第n(n>m)期數(shù)據(jù)為例,導(dǎo)出序貫沉降預(yù)測模型計(jì)算公式。

        假設(shè)基于前n-1期數(shù)據(jù),已得到沉降預(yù)測模型的系數(shù)估值a^(n-1)及其權(quán)陣W(n-1),將其虛擬為觀測值,并建立其誤差陣v′(n)的方程為:

        第n期新增沉降觀測數(shù)據(jù)為yn,相應(yīng)權(quán)為1。令Fn=[ 1f(tn)],可建立觀測誤差方程為:

        將式(4)與式(5)聯(lián)立,得誤差方程式為:

        式中I為二階單位陣。

        根據(jù)最小二乘法,可得當(dāng)前預(yù)測模型系數(shù)的最優(yōu)估值為:

        相應(yīng)的權(quán)陣為:

        于是,更新后的沉降預(yù)測模型:

        沉降預(yù)測模型序貫解算方法可以與沉降觀測過程實(shí)時同步,將歷史觀測數(shù)據(jù)對模型的影響全部映射到預(yù)測模型的系數(shù)估值及其權(quán)陣中,節(jié)約了計(jì)算量,也可以避免歷史數(shù)據(jù)存儲,減小出錯的概率。

        2 顧及數(shù)據(jù)時效的沉降預(yù)測模型建模

        2.1 建模及解算方法

        目前的沉降預(yù)測模型普遍采用等精度的觀測數(shù)據(jù),并依據(jù)該精度賦權(quán)并擬合模型。換言之,沉降預(yù)測模型對所有數(shù)據(jù)的依賴性等同。而實(shí)際上,實(shí)測沉降數(shù)據(jù)距離預(yù)測時間點(diǎn)的時間間隔不同,其與預(yù)測時間點(diǎn)沉降的關(guān)聯(lián)程度必定不同。時間上更接近預(yù)測點(diǎn)的數(shù)據(jù),其沉降規(guī)律與預(yù)測時間點(diǎn)的沉降規(guī)律會更接近。所以,應(yīng)當(dāng)建立新的隨機(jī)模型來反映數(shù)據(jù)的時效性,以獲得更好的預(yù)測效果。

        根據(jù)已有的沉降預(yù)測模型的數(shù)據(jù)時效性研究,可以總結(jié)出隨機(jī)模型的建立原則:

        (1)實(shí)測沉降數(shù)據(jù)的權(quán)是非負(fù)數(shù)。

        (2)實(shí)測沉降數(shù)據(jù)的權(quán)應(yīng)當(dāng)呈現(xiàn)一個遞增的趨勢。

        (3)沉降數(shù)據(jù)權(quán)的遞增應(yīng)當(dāng)是一個比較平緩的過程。雖然離預(yù)測時刻點(diǎn)越近的沉降數(shù)據(jù)對預(yù)測值的影響越大,但相鄰實(shí)測數(shù)據(jù)的權(quán)重不應(yīng)差距過大,否則可能降低某些重要參考因素的影響。

        假設(shè),已基于前m期觀測數(shù)據(jù),利用最小二乘法得到預(yù)測模型系數(shù)估值a^(m)及其權(quán)陣W(m)。自m+1期起,參照上述原則,對序貫解算方法的隨機(jī)模型進(jìn)行改進(jìn)。下面以第n(n>m)期數(shù)據(jù)為例,導(dǎo)出顧及數(shù)據(jù)時效的沉降預(yù)測模型序貫解算方法。

        假設(shè)基于前n-1期數(shù)據(jù),已得到沉降預(yù)測模型的系數(shù)估值及其權(quán)陣W(n-1),將其虛擬為觀測值,并建立如式(4)所示的誤差方程。同步引入降權(quán)系數(shù)k(0<k≤1)對虛擬觀測值進(jìn)行降權(quán),得到其新的權(quán)陣為:

        第n期新增沉降觀測數(shù)據(jù)為yn,相應(yīng)權(quán)為1,可建立如式(5)所示的觀測誤差方程。聯(lián)合上述兩組誤差方程,得到形如式(6)所示的誤差方程組。進(jìn)而可得預(yù)測模型系數(shù)的最優(yōu)估值為:

        相應(yīng)的權(quán)陣變?yōu)椋?/p>

        上述內(nèi)容表述了顧及數(shù)據(jù)時效進(jìn)行模型序貫解算的完整方法。方法中降權(quán)系數(shù)k的取值為隨機(jī)模型保留了一定程度的靈活性,通過調(diào)整k的值,可以調(diào)節(jié)隨機(jī)模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。k的取值越接近1,算法顧及數(shù)據(jù)時效的程度越低;當(dāng)k=1時,算法蛻變?yōu)槌R?guī)的等權(quán)模型。相反,k的取值越接近0,算法顧及數(shù)據(jù)時效的程度越高。

        2.2 數(shù)據(jù)時效性分析

        隨著沉降觀測數(shù)據(jù)的增加,同一歷史觀測數(shù)據(jù),其離預(yù)測點(diǎn)的時間間隔也在增加,其對預(yù)測模型所起的作用也在減小。為了分析歷史沉降數(shù)據(jù)的權(quán)在量級上具體的下降規(guī)律,下面對歷史觀測值的權(quán)進(jìn)行推導(dǎo)。

        根據(jù)式(11),基于n期實(shí)測沉降數(shù)據(jù)進(jìn)行序貫解算得到的系數(shù)估值a^(n)可寫為:

        將式(14)和式(15)代入式(13)中,可以得到:

        式(16)分離出了包含沉降觀測量yn-1的項(xiàng),由此可以看出第n-1期數(shù)據(jù)的權(quán)為k。參考式(14)與式(15),可得與W′(n-2)的表達(dá)式為:

        將式(17)和式(18)代入式(16)中,可以分離出包含沉降觀測量yn-2的項(xiàng)如下所示:

        由上式可得第n-2期沉降觀測數(shù)據(jù)的權(quán)為k2。

        重復(fù)上述過程,可分離出包含第d(m<d<n)期沉降觀測量yd的項(xiàng)如下:

        可知第d期沉降觀測數(shù)據(jù)的權(quán)為kn-d。

        當(dāng)d≤m時,沉降觀測量yd被包含在觀測向量Y(m)中,利用式(2)與式(3)結(jié)果,最終可從a^(n)分離出包含Y(m)的項(xiàng)如下:

        根據(jù)式(21)可知,此時第d期沉降觀測數(shù)據(jù)的權(quán)為kn-m。

        總結(jié)上述內(nèi)容,第d(d≤n,n為沉降數(shù)據(jù)總量)期歷史觀測數(shù)據(jù)的權(quán)重為:

        由于0<k≤1,根據(jù)式(22)可以看出,本文方法中同一歷史觀測數(shù)據(jù)的權(quán)是根據(jù)工程進(jìn)展而迅速縮減的。這不僅與序貫解算方法相適應(yīng),也與工程的實(shí)際進(jìn)程相適應(yīng)。

        3 算例驗(yàn)證

        3.1 工程背景

        本文以隧道沉降模型為例,對顧及數(shù)據(jù)時效的沉降預(yù)測模型序貫解算方法進(jìn)行算例驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取南京市某地鐵隧道內(nèi)370,374,383,535號等四個沉降監(jiān)測點(diǎn)的實(shí)測沉降數(shù)據(jù)。該組數(shù)據(jù)于2013年通過精密水準(zhǔn)測量得到,每個沉降監(jiān)測點(diǎn)有82期數(shù)據(jù)。

        實(shí)驗(yàn)?zāi)P瓦x用沉降預(yù)測模型中最常見的雙曲線模型,其模型表達(dá)式為:

        式中S0,t0分別為開始施工時的沉降量與時間點(diǎn);α,β為根據(jù)實(shí)測值求出的系數(shù);t,St分別為任意觀測時間和對應(yīng)的沉降量。

        根據(jù)模型的線性方程可以進(jìn)行序貫解算,獲得參數(shù)估值后可進(jìn)行沉降預(yù)測工作。

        3.2 計(jì)算結(jié)果

        為探求本算例中降權(quán)系數(shù)k取值的影響,對k取不同值進(jìn)行實(shí)驗(yàn),同時采用等權(quán)的隨機(jī)模型進(jìn)行預(yù)測作為對照。首先,選定降權(quán)系數(shù)k;其次,使用前3期數(shù)據(jù)基于最小二乘擬合沉降預(yù)測模型;然后,利用預(yù)測模型預(yù)測第4期的沉降值;接著,添加第4期的實(shí)測沉降數(shù)據(jù)基于序貫解算方法更新預(yù)測模型;進(jìn)而,預(yù)測出第5期的沉降值。反復(fù)循環(huán)直到數(shù)據(jù)全部參與解算,最終得到沉降預(yù)測序列。選定不同的降權(quán)系數(shù)k,可得到不同沉降預(yù)測序列。

        為了直觀地分析降權(quán)系數(shù)的作用,可作沉降預(yù)測圖進(jìn)行輔助分析。以主體工程時間為橫軸,沉降量為縱軸,繪制實(shí)測的沉降數(shù)據(jù)曲線與不同降權(quán)系數(shù)k得到的沉降預(yù)測序列制成的曲線,如圖1~4所示。

        從圖中可以很明顯地看出,顧及數(shù)據(jù)時效的隨機(jī)模型可以大幅優(yōu)化預(yù)測精度。對照等權(quán)情況下的預(yù)測曲線,當(dāng)k值取0.9時,相應(yīng)的沉降預(yù)測曲線急遽逼近實(shí)測沉降值;當(dāng)k值取0.8,0.7與0.6時,沉降預(yù)測曲線與實(shí)測沉降曲線更加貼近,出現(xiàn)了一些重疊的部分。

        為了更具體地觀察k值與預(yù)測效果之間的關(guān)系,采用預(yù)測中誤差作為具體的數(shù)據(jù)指標(biāo)來描述預(yù)測精度。預(yù)測中誤差定義如下:將實(shí)測沉降數(shù)據(jù)作為真值,利用預(yù)測得到的預(yù)測沉降序列與其作差,得到預(yù)測誤差的序列?;谠撔蛄锌伤愕萌款A(yù)測值的均方根誤差作為預(yù)測中誤差。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,整理不同k值與相應(yīng)的預(yù)測精度如下表。

        對比表1中不同k值的預(yù)測結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),k調(diào)整到0.9時,預(yù)測中誤差較等權(quán)條件下縮小了50%左右;繼續(xù)減小k的值,預(yù)測中誤差的下降幅度逐漸變小;當(dāng)k取0.6時,預(yù)測精度較等權(quán)情況能夠提升4~8倍。

        表1 不同k值的模型預(yù)測精度

        由上述結(jié)果可知,在該工程中,等權(quán)條件下的沉降預(yù)測模型預(yù)測效果并不理想。引入降權(quán)系數(shù)后,模型預(yù)測中誤差顯著減小,模型性能最高可提升數(shù)倍。這說明本方法可以有效提升沉降預(yù)測模型的預(yù)測效果,提高沉降預(yù)測模型在實(shí)際工程應(yīng)用中的可靠性。

        4 結(jié)束語

        本文提出了一種顧及數(shù)據(jù)時效的沉降預(yù)測模型序貫解算方法。該方法充分考慮了建模過程中歷史沉降數(shù)據(jù)的時效性,引入了降權(quán)系數(shù)來優(yōu)化定權(quán)方法,得到了相應(yīng)的隨機(jī)模型,并將其用于序貫解算方法中。同時,分析了隨工程進(jìn)展的歷史沉降數(shù)據(jù)權(quán)的變化情況。最后,通過實(shí)際的工程算例對本文新方法進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。算例結(jié)果表明,通過引入降權(quán)系數(shù)k,沉降預(yù)測模型的性能得到了大幅提升,當(dāng)k取0.6時,模型預(yù)測精度較等權(quán)情況能提高4~8倍,這對實(shí)際工程中的沉降處理工作具有重要意義。由于本文篇幅有限,對于降權(quán)系數(shù)k最佳取值的研究不夠深入,后續(xù)還需進(jìn)一步研究。

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