康傳利　陳洋　張臨煒　時(shí)滿星　顧峻峰

摘 要：大壩是復(fù)雜的變形系統(tǒng)，其變形表現(xiàn)為動(dòng)態(tài)非線性，也存在混沌現(xiàn)象。為充分利用大壩變形監(jiān)測(cè)位移時(shí)間序列，實(shí)現(xiàn)位移單變量情況下的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，提出了一種小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)新方法，首先對(duì)大壩位移變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，其次對(duì)分解后的平滑信號(hào)進(jìn)行傅里葉函數(shù)擬合預(yù)測(cè)，再對(duì)細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行軟閾值去噪和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)，最后將預(yù)測(cè)信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)。通過工程實(shí)例對(duì)比分析了小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)新方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多元回歸模型在大壩位移變形預(yù)測(cè)中的精度。結(jié)果表明，小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)精度最高，可以應(yīng)用于大壩變形預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：相空間重構(gòu); Lyapunov 指數(shù); 小波分解和重構(gòu); 小波去噪; 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè); 大壩變形

中圖分類號(hào)：TV698.1 ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.03.020

Application of the Wavelet and Chaos Neural Network for Monitoring Dam Deformation

KANG Chuanli1，2， CHEN Yang1，2， ZHANG Linwei1，2， SHI Manxing1，2， GU Junfeng1，2

（1.Guangxi Key Laboratory of Spatial Information and Geomatics， Guilin 541006， China;

2.College of Geomatics and Geoinformation， Guilin University of Technology， Guilin 541006， China）

Abstract： Dam is a complex system， which deformation manifested as dynamic nonlinear and may appear chaotic phenomenon in sometimes. In order to make full use of monitoring data and realize the accurate prediction in case of one variable， this paper put forward a new method of forecasting， which used wavelet to decompose monitoring data， Fourier function to fit smooth signal， soft threshold in wavelet to denoising， chaotic neural network to predict detail signal and wavelet to reconstruct forecast signal. The prediction accuracy of the new method， neural network model and multiple regression model in dam displacement deformation were analyzed by engineering examples. It is found that the prediction method of wavelet and chaos neural network is reliable and has high precision. Therefore， this model can be used in dam deformation prediction.

Key words： phase space reconstruction; Lyapunov index; wavelet decomposition and reconstruction; wavelet denoising; chaotic neural network prediction; dam deformation

大壩是復(fù)雜的變形系統(tǒng)[1]，大壩變形不僅受到溫度、水壓以及時(shí)效等的影響，還受到大壩內(nèi)部各要素之間內(nèi)在隨機(jī)性的影響，因此大壩在不同條件和環(huán)境下表現(xiàn)出復(fù)雜的非線性行為。高精度的大壩變形預(yù)測(cè)為快速判斷大壩安全狀態(tài)、準(zhǔn)確識(shí)別險(xiǎn)情、保障大壩安全運(yùn)營提供理論基礎(chǔ)。大壩系統(tǒng)的復(fù)雜性和多樣性使得常用預(yù)測(cè)方法在大壩變形預(yù)測(cè)中精度較低：GM（1，1）預(yù)測(cè)只適應(yīng)于解決呈指數(shù)變化的數(shù)據(jù)，卡爾曼濾波預(yù)測(cè)容易受到先驗(yàn)信息的影響，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)容易陷入局部最小點(diǎn)。近年來不少學(xué)者嘗試對(duì)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行優(yōu)化，取得了一系列成果[2-6]，雖然在一定程度上優(yōu)化了預(yù)測(cè)方法，但是這些改進(jìn)方法都沒有考慮大壩內(nèi)部各要素之間的隨機(jī)性，在位移單變量條件下難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。大壩變形表現(xiàn)出非連續(xù)性變形，含有突變和混沌現(xiàn)象。傳統(tǒng)的時(shí)間序列都是基于一維空間，而一維的時(shí)間序列結(jié)構(gòu)單一，所包含的信息量較少，致使預(yù)測(cè)精度受到限制。根據(jù)Takens定理[7]，將時(shí)間序列轉(zhuǎn)化到一個(gè)合適嵌入維數(shù)的空間能夠恢復(fù)系統(tǒng)原有規(guī)律。因此，對(duì)大壩位移時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)有望使預(yù)測(cè)精度得到提高。

在大壩變形觀測(cè)中，受測(cè)量儀器、外界條件和觀測(cè)者的影響，觀測(cè)數(shù)據(jù)不可避免地包含誤差，小波理論因其良好的去噪效果而在測(cè)量中得到廣泛應(yīng)用[7]。鑒于常用預(yù)測(cè)模型的特點(diǎn)和適用范圍，筆者提出了一種預(yù)測(cè)新方法，該方法運(yùn)用小波理論對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，并對(duì)細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行去噪，再用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后將預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波重構(gòu)。通過工程實(shí)例，將新方法同RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多元線性回歸預(yù)測(cè)精度進(jìn)行對(duì)比，證實(shí)新方法在大壩變形預(yù)測(cè)中的可行性和優(yōu)越性。

1 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

1.1 C-C法相空間重構(gòu)

混沌系統(tǒng)的時(shí)間序列包含著豐富的動(dòng)力學(xué)信息，相空間重構(gòu)法是將一維時(shí)間序列擴(kuò)展到三維或更高維數(shù)的空間，其目的是充分挖掘隱含在一維時(shí)間序列中的相關(guān)分量信息。相空間重構(gòu)法能夠?qū)r(shí)間序列本身存在的混沌吸引子進(jìn)行恢復(fù)并對(duì)其演化規(guī)律進(jìn)行研究，需要確定最佳嵌入維數(shù)m和延遲時(shí)間τ，筆者采用C-C法計(jì)算m和τ[7]。

1.2 Wolf算法求解最大Lyapunov 指數(shù)

混沌系統(tǒng)的一個(gè)重要特征就是對(duì)初始條件敏感依賴，混沌系統(tǒng)對(duì)初始條件的敏感性使得長時(shí)間預(yù)測(cè)不可能實(shí)現(xiàn)。離散程度可以用最大Lyapunov指數(shù)來度量，最大Lyapunov指數(shù)常用Wolf算法計(jì)算，主要計(jì)算步驟如下[8-9]。

設(shè)混沌時(shí)間序列{x1，x2，…，xn}，則相空間重構(gòu)后的序列為

Y（ti）={x（ti），x（ti+τ），…，x[ti+（m-1）τ]}（1）

式中：i=1，2，…，N。

取初始點(diǎn)Y（t0），設(shè)其與最近鄰點(diǎn)Y0（t0）的距離為L0。隨著時(shí)間的推移，直到t1時(shí)刻這兩點(diǎn)的距離超過規(guī)定值ε，即L′0=|Y（t1）-Y0（t0）|>ε，則保留Y（t1），并在Y（t1）附近尋找夾角盡可能小的另一個(gè)距離小于ε的點(diǎn)Y1（t1），即L1=|Y（t1）-Y1（t1）|<ε，重復(fù)上述過程直到時(shí)間序列的終點(diǎn)N處。設(shè)總的迭代次數(shù)為M，則最大Lyapunov指數(shù)為

λ=1tM-t0∑Mi=0lnL′iLi（2）

1.3 混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的自組織能力、學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)能力以及強(qiáng)大的非線性映射能力，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于工程預(yù)測(cè)、災(zāi)害控制、模式識(shí)別等[10]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)應(yīng)根據(jù)需要確定，輸入節(jié)點(diǎn)過多將會(huì)增加學(xué)習(xí)時(shí)間和降低模型精度，輸入過少將不能很好地反映系統(tǒng)的客觀規(guī)律。利用重構(gòu)相空間中飽和嵌入維數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)，能夠避免節(jié)點(diǎn)選取的任意性和防止大壩變形信息的丟失，因此筆者對(duì)重構(gòu)后的相空間時(shí)間序列使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并用最大Lyapunov 指數(shù)確定預(yù)測(cè)期數(shù)的預(yù)測(cè)方法，有望提高預(yù)測(cè)精度。

2 小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

大壩的變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)通常包含眾多隨機(jī)噪聲，小波分析以其良好的時(shí)頻局部化和多分辨率分析的能力而在測(cè)量數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。對(duì)大壩變形數(shù)據(jù)進(jìn)行小波多尺度分解能夠提取大壩空間變形趨勢(shì)和進(jìn)行奇異性探測(cè)，運(yùn)用重構(gòu)技術(shù)，可以有效濾除觀測(cè)信號(hào)的噪聲[10]，進(jìn)而提高變形數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度。

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行小波多尺度分解將產(chǎn)生平滑信號(hào)和細(xì)節(jié)信號(hào)[11]，平滑信號(hào)反映大壩變形趨勢(shì)應(yīng)予以保留，而細(xì)節(jié)信號(hào)包含噪聲和部分有用信息。因?yàn)槠交盘?hào)變化較為平緩且任意曲線都可用一組正余弦函數(shù)表示，所以筆者選用傅里葉函數(shù)對(duì)平滑信號(hào)進(jìn)行擬合逼近，在得到數(shù)學(xué)表達(dá)式后，再對(duì)平滑信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

小波分析中的閾值去噪法可以很好地區(qū)分細(xì)節(jié)信號(hào)中的噪聲和有用信號(hào)，混沌理論中的相空間重構(gòu)能夠直觀方便地顯示系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和特性。鑒于此，筆者提出一種大壩變形預(yù)測(cè)的新方法，首先利用小波閾值法對(duì)細(xì)節(jié)信號(hào)去噪，然后對(duì)去噪后的細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行混沌特性判斷，通過混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法對(duì)各層細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)，再將平滑信號(hào)預(yù)測(cè)曲線和去噪細(xì)節(jié)信號(hào)預(yù)測(cè)曲線進(jìn)行小波重構(gòu)。小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)流程見圖1。

3 大壩變形監(jiān)測(cè)位移預(yù)測(cè)分析

大壩變形監(jiān)測(cè)是確保大壩正常運(yùn)行的基礎(chǔ)，為驗(yàn)證本文提出的新方法在大壩位移預(yù)測(cè)中的可靠性和可行性，現(xiàn)以某混凝土拱壩壩頂監(jiān)測(cè)點(diǎn)A1在2006年361 d的徑向位移和切向位移為試驗(yàn)數(shù)據(jù)，其監(jiān)測(cè)周期為1 d。本文使用A1點(diǎn)前330期位移數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，后31期進(jìn)行預(yù)測(cè)驗(yàn)證，其位移變化見圖2。由圖2可知，A1點(diǎn)徑向位移變化比較平緩，具有一定的規(guī)律性，而切向位移變化幅值小，但是波動(dòng)大，變化不穩(wěn)定，隨機(jī)性強(qiáng)，呈現(xiàn)非線性變化趨勢(shì)。顯然，從圖2中無法辨識(shí)大壩變形真實(shí)的變化趨勢(shì)和突變點(diǎn)，對(duì)后期位移進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，就要采用更加精細(xì)的算法來深入挖掘大壩變形內(nèi)在信息。

3.1 小波函數(shù)選取和平滑信號(hào)逼近

小波多尺度分解能將位移信號(hào)在不同尺度上進(jìn)行分解。本文選用具有代表性的Haar、db6、db10和sym6小波函數(shù)對(duì)大壩位移原始離散數(shù)據(jù)進(jìn)行3層小波分解[8]，計(jì)算每一個(gè)函數(shù)的最小均方根誤差。根據(jù)最小均方根誤差確定分解函數(shù)：徑向位移選用db6小波函數(shù)，切向位移選用db10小波函數(shù)。

原始信號(hào)經(jīng)過小波分解后被分解成1個(gè)平滑信號(hào)和3個(gè)細(xì)節(jié)信號(hào)。當(dāng)對(duì)平滑信號(hào)采用傅里葉函數(shù)進(jìn)行曲線擬合時(shí)，徑向位移擬合函數(shù)的均方根誤差RMSE=0.227 1 mm，切向位移RMSE=0.048 8 mm，擬合函數(shù)RMSE都較小，擬合效果見圖3。由圖3可知，原始值圍繞擬合值上下波動(dòng)，且波動(dòng)幅度較小，因此采用傅里葉函數(shù)處理平滑信號(hào)擬合效果較好。

3.2 細(xì)節(jié)信號(hào)噪聲去除

細(xì)節(jié)信號(hào)既包含有用信號(hào)也包含噪聲，選用db6小波函數(shù)對(duì)細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行3層小波閾值去噪處理，其中第1層細(xì)節(jié)信號(hào)RMSE=0.022 29 mm、第2層細(xì)節(jié)信號(hào)RMSE=0.020 21 mm、第3層細(xì)節(jié)信號(hào)RMSE=0.001 00 mm，去噪效果見圖4。由圖4可知，隨著細(xì)節(jié)信號(hào)層數(shù)的增加，信號(hào)變得更光滑，信噪比增大。

3.3 小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

對(duì)細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行小波去噪處理后，需對(duì)去噪細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行混沌狀態(tài)判斷。去噪細(xì)節(jié)信號(hào)最大Lyapunov指數(shù)和細(xì)節(jié)信號(hào)RMSE見表1。由表1可知，細(xì)節(jié)信號(hào)RMSE隨著層數(shù)的增加而減小，最大Lyapunov指數(shù)都大于0，這說明每層細(xì)節(jié)信號(hào)均存在混沌現(xiàn)象。

運(yùn)用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每層去噪細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè)，首先使用C-C法計(jì)算每層去噪細(xì)節(jié)信號(hào)的最佳嵌入維數(shù)m和延遲時(shí)間τ（見表2），然后依據(jù)m和τ進(jìn)行相空間重構(gòu)，依據(jù)重構(gòu)后的時(shí)間序列使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。當(dāng)平滑信號(hào)和細(xì)節(jié)信號(hào)預(yù)測(cè)完畢后就可以利用小波函數(shù)對(duì)細(xì)節(jié)信號(hào)和平滑信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)，徑向位移和切向位移實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及其預(yù)測(cè)值見圖5。由圖5可知，預(yù)測(cè)值同原始值殘差較小，預(yù)測(cè)效果較好。

3.4 各模型預(yù)測(cè)對(duì)比分析

為了驗(yàn)證小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大壩變形預(yù)測(cè)中的可行性，選用多元線性回歸、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法同小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新方法預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，其中多元線性回歸的回歸系數(shù)為7（依據(jù)最小RMSE），RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中節(jié)點(diǎn)最大數(shù)目為7（依據(jù)表2中最大嵌入維數(shù)），其余參數(shù)均為默認(rèn)值，其預(yù)測(cè)位移和殘差見圖6、圖7。從圖6、圖7可以看出，由于大壩變形呈非線性、不穩(wěn)定性和隨機(jī)性變化，因此多元線性回歸前期預(yù)測(cè)效果較好，但隨著期數(shù)的增加，精度降低，這說明多元線性回歸不適合長期預(yù)測(cè);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法雖然具有強(qiáng)大的非線性映射能力，但當(dāng)輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)不是最佳并且沒有進(jìn)行相空間重構(gòu)時(shí)，預(yù)測(cè)精度下降，預(yù)測(cè)數(shù)值準(zhǔn)確性差。表3列出了各預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)均方根誤差和平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）[4]，由表3可知，本文新方法的RMSE和MAPE均最小。由表3和圖6、圖7分析可知，本文新方法使用了小波理論對(duì)大壩變形數(shù)據(jù)進(jìn)行小波去噪和小波分解，使用相空間重構(gòu)挖掘一維時(shí)間序列空間規(guī)律，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)相空間時(shí)間序列進(jìn)行非線性預(yù)測(cè)，考慮因素全面，進(jìn)而提高了預(yù)測(cè)精度。

4 結(jié) 論

（1）大壩變形中有一些影響因子隨時(shí)間變化，其變形呈弱混沌狀態(tài)。將混沌理論應(yīng)用于大壩位移預(yù)測(cè)，客觀地反映了大壩變形的真實(shí)形態(tài)。

（2）小波多尺度分解能夠提取大壩空間變形趨勢(shì)和進(jìn)行奇異性探測(cè)。運(yùn)用小波軟閾值去噪技術(shù)，可以有效濾除監(jiān)測(cè)值中的噪聲。

（3）小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法同時(shí)擁有混沌理論能充分利用一維時(shí)間序列的優(yōu)勢(shì)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力。小波和混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法能夠保留細(xì)節(jié)起伏信息， 可以對(duì)呈現(xiàn)非線性變化的大壩位移進(jìn)行預(yù)測(cè)，且預(yù)測(cè)精度高。

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【責(zé)任編輯 馬廣州】

收稿日期：2017-07-25

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（41461089， 41541032）;廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金項(xiàng)目（桂科能1638025-26，163802515，151400720）;廣西高?？茖W(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目（KY2015YB126）;廣西研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目（YCSW2017155）

作者簡(jiǎn)介：康傳利（1979—），男，山東鄆城人，講師，博士，研究方向?yàn)椤?S”集成技術(shù)理論與應(yīng)用

通信作者：陳洋（1991—），男，湖南益陽人，碩士研究生，研究方向?yàn)樽冃伪O(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)處理

E-mail：hntj_cy@163.com