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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大壩變形預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

2016-11-30 10:11郭洪濤李鑫龍唐昌文
東北水利水電 2016年11期
關(guān)鍵詞:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)線大壩

郭洪濤,李鑫龍,唐昌文

(中水東北勘測(cè)設(shè)計(jì)研究有限責(zé)任公司,吉林 長(zhǎng)春 130026)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大壩變形預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

郭洪濤,李鑫龍,唐昌文

(中水東北勘測(cè)設(shè)計(jì)研究有限責(zé)任公司,吉林 長(zhǎng)春 130026)

根據(jù)水電站大壩多年的變形觀測(cè)數(shù)據(jù),基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法預(yù)測(cè)大壩的變形。研究中應(yīng)用MATLAB工具箱建立BP網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)報(bào)大壩的變形。結(jié)果顯示準(zhǔn)確性較好,填補(bǔ)了空白觀測(cè)時(shí)間階段的變形數(shù)據(jù)。

大壩變形預(yù)測(cè);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);水電站

0 引言

近年來(lái)國(guó)內(nèi)外的許多專家學(xué)者對(duì)大壩位移預(yù)報(bào)工作做了深入探索,主要研究方法包括變系數(shù)回歸分析方法[2];時(shí)間序列方法[3]和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型方法等[4]。但均不理想。因此需要選擇一種合適的數(shù)學(xué)模型來(lái)近似的描述動(dòng)態(tài)的觀測(cè)數(shù)據(jù)變化,實(shí)現(xiàn)控制與預(yù)報(bào)大壩變形目的。

與傳統(tǒng)的基于回歸模型或基于時(shí)間序列大壩位移監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相比,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法無(wú)需假設(shè)輸入變量與輸出變量復(fù)雜的相關(guān)聯(lián)系。

1 工程應(yīng)用

吉林省境內(nèi)某大壩屬于二等大型工程,由混凝土面板堆石壩、右岸泄洪(兼導(dǎo)流)隧洞、左岸岸邊開(kāi)敞式溢洪道、發(fā)電引水隧洞及廠房、升壓變電站等組成,最大壩高56.6 m,壩頂長(zhǎng)度270.0 m左右,壩頂寬6.0 m,面板頂高程545.35 m;上游壩坡1∶1.4,下游壩坡1∶1.3,壩頂高程為547.40 m,防浪墻頂高程為548.60 m(加高后)??傃b機(jī)容量60 MW。主要以發(fā)電為主,兼顧灌溉、防洪等綜合利用。

觀測(cè)分析資料從1999年9月開(kāi)始,截止2015年10月。水平位移向下游位移為正,向上游為負(fù)。

2 觀測(cè)資料

為監(jiān)測(cè)大壩表明水平位移,共設(shè)6條縱向測(cè)線34個(gè)測(cè)點(diǎn)。其中迎水坡混凝土面板上布設(shè)2條、壩頂1條、背水坡3條,縱向測(cè)點(diǎn)高程分別為521,531,545,532,522 m以及 509 m(自上游起算),大壩蓄水后上游迎水坡兩條測(cè)線被淹沒(méi)。

大壩運(yùn)行期間,為監(jiān)測(cè)大壩表面水平位移,共設(shè)4條縱向測(cè)線(22個(gè)測(cè)點(diǎn)),從1999年8月開(kāi)始觀測(cè),對(duì)3條測(cè)線(18個(gè)測(cè)點(diǎn))進(jìn)行觀測(cè)。

橫向水平位移采用視準(zhǔn)線法觀測(cè),觀測(cè)時(shí)中間不設(shè)站,全站儀假設(shè)左岸工作基點(diǎn),后視右岸工作基點(diǎn)固定覘標(biāo)。前半測(cè)回,盤(pán)左正鏡后視固定覘標(biāo),固定照準(zhǔn)部,前視測(cè)點(diǎn)活動(dòng)覘標(biāo),進(jìn)行測(cè)度;再次后視固定覘標(biāo),前視測(cè)活動(dòng)覘標(biāo),測(cè)讀第二次;盤(pán)右重復(fù)上述操作,為一測(cè)回,共8次讀數(shù),取均值作為測(cè)點(diǎn)觀測(cè)值。限差要求見(jiàn)表1所示,觀測(cè)方法及限差規(guī)定全部滿足規(guī)范要求。

表1 視準(zhǔn)線限差規(guī)范表

縱向水平位移與橫向水平位移同時(shí)觀測(cè),采用TCA2003測(cè)量工作基點(diǎn)至測(cè)點(diǎn)距離,邊長(zhǎng)的變化值即視為測(cè)點(diǎn)相對(duì)基點(diǎn)的縱向水平位移。觀測(cè)兩個(gè)測(cè)回,測(cè)回間的較差不超過(guò)2.5 mm。觀測(cè)計(jì)算后限差規(guī)定滿足要求。

3 實(shí)際應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是在人類對(duì)其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)理解的基礎(chǔ)上人工構(gòu)造的能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立的一種信息處理系統(tǒng),由于可以進(jìn)行復(fù)雜的邏輯操作和非線性關(guān)系實(shí)現(xiàn),所以對(duì)多變的壩頂水位位移的預(yù)測(cè)有著重要的指導(dǎo)作用。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量被稱為節(jié)點(diǎn)的簡(jiǎn)單信息處理單元組成,每個(gè)節(jié)點(diǎn)向鄰近的其他節(jié)點(diǎn)發(fā)出抑制或激發(fā)信號(hào),工作過(guò)程基本分為訓(xùn)練與測(cè)試兩個(gè)階段。在訓(xùn)練階段,以一組輸入一組輸出模型對(duì)作為訓(xùn)練樣本集來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),其過(guò)程主要是權(quán)值、閾值等網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的調(diào)整過(guò)程。在測(cè)試運(yùn)行階段,給定新的輸入,網(wǎng)絡(luò)模型即能計(jì)算得出相應(yīng)的輸出。

由于輸入層的數(shù)據(jù)具有不同的量綱,為了避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部超過(guò)飽和,需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

該項(xiàng)目基于MATLAB工具箱中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,將不同時(shí)期的庫(kù)水位、溫度、相對(duì)濕度、降雨量觀測(cè)數(shù)據(jù)作為輸入神經(jīng)元,預(yù)測(cè)大壩的水平位移,由于縱向與豎向位移較小,研究中不做具體闡述。橫向位移量對(duì)大壩變形影響較大,是分析的重點(diǎn)。橫向水平位移結(jié)果如圖1~2所示。

圖1 L18橫向水平位移觀測(cè)值預(yù)報(bào)值對(duì)比圖

圖2 L31橫向水平位移觀測(cè)值預(yù)報(bào)值對(duì)比圖

圖1 ~2為大壩測(cè)線1和測(cè)線3,L18與L31兩點(diǎn)橫向水平位移觀測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比圖。分析看出,預(yù)報(bào)曲線整體趨勢(shì)與實(shí)測(cè)值相似度很高。除個(gè)別突變值外,大部分觀測(cè)值與預(yù)報(bào)值控制在0.3 mm內(nèi)。橫向水平位移最小值均發(fā)生在觀測(cè)初期。觀測(cè)中期2003—2010年階段,位移速度逐漸穩(wěn)定收斂。2013年觀測(cè)后期,橫向水平位移量有增大趨勢(shì),應(yīng)進(jìn)一步分析增大原因并做好處理工作。

4 結(jié) 語(yǔ)

該預(yù)測(cè)方法以實(shí)體大壩為研究對(duì)象,利用多年來(lái)采集的變形資料,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,分析大壩變形情況。預(yù)測(cè)出的位移數(shù)據(jù)很好地彌補(bǔ)了空白觀測(cè)時(shí)間階段變形數(shù)據(jù)的缺失狀況,從而獲得大壩安全監(jiān)測(cè)的第一手資料。分析可知大壩變形分布合理,變形值逐漸趨于穩(wěn)定,目前運(yùn)行狀態(tài)正常。因此大壩的變形監(jiān)測(cè)對(duì)了解大壩的工作狀態(tài)、安全管理與擴(kuò)大電站的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益有著重要的指導(dǎo)意義。

[1]李守巨,劉迎曦,劉玉靜.基于進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混凝土大壩變形預(yù)測(cè)[J].巖土力學(xué),2003,24(4):634-638.

[2]盧駿,戴吾蛟,章浙濤.大壩變形變系數(shù)回歸建模[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,2015,40(1):139-142.

[3]徐培亮.應(yīng)用時(shí)間序列方法作大壩變形預(yù)報(bào)[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,1988(3).

[4]李少華,董增川.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于大壩原型觀測(cè)研究[J].水利與建筑工程學(xué)報(bào),2004,2(2):31-33.

[5]叢爽.面向MATLAB工具箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用[M].北京:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社.2013(.1):2-3.

TV698

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1002-0624(2016)11-0042-02

2016-07-21

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