曹望成++劉志宇++馬寶英

【摘 要】利用智能方法對(duì)邊坡形變進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而對(duì)礦區(qū)安全進(jìn)行評(píng)估近年來(lái)成為研究的熱點(diǎn)。針對(duì)邊坡形變數(shù)據(jù)小樣本、貧信息、高非線(xiàn)性等特點(diǎn)，本文將灰色理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合構(gòu)建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，充分利用灰色模型處理小樣本和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理非線(xiàn)性的能力，對(duì)礦區(qū)邊坡形變進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)分析表明，利用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行形變預(yù)測(cè)是正確有效的，預(yù)測(cè)精度取得了較好的效果。

【關(guān)鍵詞】灰色模型；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；形變預(yù)測(cè)

一、引言

長(zhǎng)期以來(lái)，礦區(qū)安全一直是人們比較關(guān)注的問(wèn)題。由于礦區(qū)在開(kāi)采過(guò)程中會(huì)對(duì)巖層結(jié)構(gòu)造成一定的破壞，導(dǎo)致開(kāi)采區(qū)域邊坡產(chǎn)生形變，因此近年來(lái)許多專(zhuān)家學(xué)者研究通過(guò)監(jiān)測(cè)邊坡的形變來(lái)對(duì)礦區(qū)的安全等級(jí)進(jìn)行預(yù)估。縱觀這些研究成果，大多集中在三種方法，即灰色理論、時(shí)間序列分析法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。

二、灰色理論

灰色理論是一種研究少數(shù)據(jù)、貧信息、不確定性問(wèn)題的新方法。該理論強(qiáng)調(diào)通過(guò)對(duì)無(wú)規(guī)律系統(tǒng)已知信息的研究，提煉和挖掘有價(jià)值的信息，進(jìn)而用已知信息去解釋未知信息，使系統(tǒng)不斷“白化”?；疑Ｐ秃?jiǎn)稱(chēng)GM模型，該模型的構(gòu)建過(guò)程為：首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，包括非負(fù)性處理等。然后對(duì)原始數(shù)據(jù)序列做一次累加，使累加后的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，然后用典型曲線(xiàn)擬合該曲線(xiàn)。

三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP （Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全稱(chēng)是基于誤差反向傳播算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來(lái)自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化能力的需求，中間層可以設(shè)計(jì)為單隱層或者多隱層結(jié)構(gòu)；最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播處理過(guò)程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí)，進(jìn)入誤差的反向傳播階段。誤差通過(guò)輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權(quán)值，向隱層、輸入層逐層反傳。一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。

四、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

灰色理論善于處理小樣本、貧信息問(wèn)題，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則對(duì)復(fù)雜非線(xiàn)性映射問(wèn)題比較有優(yōu)勢(shì)，將這兩種方法結(jié)合構(gòu)建灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以很好地對(duì)邊坡形變進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)這兩種方法可以互相彌補(bǔ)各自的缺陷。

五、實(shí)驗(yàn)分析

本實(shí)驗(yàn)完成的是對(duì)某礦區(qū)邊坡形變的預(yù)測(cè)。共選取了3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，并且這3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布在一條線(xiàn)上，這樣更有利于客觀的分析形變所導(dǎo)致的安全隱患。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是利用邊坡掃描雷達(dá)采集，該雷達(dá)上還集成有氣象傳感模塊。每一個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)都收集了7天內(nèi)不同時(shí)間點(diǎn)測(cè)得的共150組數(shù)據(jù)，包括三維坐標(biāo)數(shù)據(jù)和當(dāng)時(shí)的氣象數(shù)據(jù)。其中120組數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，其余30組數(shù)據(jù)用于測(cè)試網(wǎng)絡(luò)。首先，能夠采集獲得的是包含三維的邊坡坐標(biāo)數(shù)據(jù)，為了使用和表示方便，本文按照 公式將其轉(zhuǎn)化為實(shí)際的位置數(shù)據(jù)，并將其與基準(zhǔn)位置做差，作為當(dāng)前時(shí)刻的形變數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練和測(cè)試網(wǎng)絡(luò)。其次，多種自然因素以及形變數(shù)據(jù)的量綱有很大區(qū)別，為了更有效的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，本文對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理。將所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理完成以后，輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化次數(shù)設(shè)定為100，訓(xùn)練結(jié)果如圖1所示。

從圖1可以明顯看出網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果很好，很短的時(shí)間內(nèi)就進(jìn)化達(dá)到誤差的要求。下面將3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的測(cè)試數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，同時(shí)與單獨(dú)使用灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果相比較，分別如圖2，3，4所示。

從各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的預(yù)測(cè)結(jié)果圖可以明顯看出，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有最高的預(yù)測(cè)精度，平均誤差為0.023，最大誤差為0.031。而單獨(dú)采用灰色模型或BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)的精度要明顯低于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，平均誤差分別為0.092和0.13，最大誤差分別達(dá)到了0.15和0.18。另一方面，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用時(shí)要明顯少于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，略高于灰色模型方法，但是對(duì)于實(shí)際工程應(yīng)用來(lái)說(shuō)，是完全符合要求的。

本文的另一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)是不僅使用形變的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，同時(shí)考慮影響形變的氣象因素，為了考察這種方式的優(yōu)越性，本文還與單獨(dú)使用形變數(shù)據(jù)建立的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)比，結(jié)果如圖5所示。

圖5的預(yù)測(cè)比較結(jié)果充分說(shuō)明，同時(shí)使用形變和氣象數(shù)據(jù)建立的模型的預(yù)測(cè)精度要明顯高于單獨(dú)使用形變數(shù)據(jù)建立的模型。更為重要的一點(diǎn)是，在預(yù)測(cè)第6個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，由于降雨量和風(fēng)速的影響，邊坡的實(shí)際形變量突增，本文的方法因?yàn)槌浞挚紤]了氣象因素，所以預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果非常接近，而單獨(dú)使用形變數(shù)據(jù)建立的模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果相差較大，可見(jiàn)氣象因素對(duì)于形變的影響很大，尤其當(dāng)在短時(shí)期內(nèi)出現(xiàn)突然的氣象變化時(shí)，僅依靠形變的歷史數(shù)據(jù)無(wú)法給出正確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

六、結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)某礦區(qū)邊坡實(shí)測(cè)形變數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)分析，本文建立的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高的預(yù)測(cè)精度和較低的工作用時(shí)。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，這種方式建立的預(yù)測(cè)模型的適應(yīng)能力更強(qiáng)，對(duì)于氣象因素對(duì)于邊坡形變的影響反應(yīng)更為及時(shí)。

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