基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沉降預(yù)測軟件開發(fā)與應(yīng)用

葛玉輝

(鐵道第三勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，天津 300251)

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基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的沉降預(yù)測軟件開發(fā)與應(yīng)用

葛玉輝

(鐵道第三勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司，天津 300251)

將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法用于高鐵沉降評估和運(yùn)營監(jiān)測管理，針對其方法的不足及局限性，將Matlab語言的核心代碼編譯成C++代碼并編制成軟件，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卡爾曼濾波等方法進(jìn)行對比分析。工程實(shí)例表明，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他沉降預(yù)測方法吻合性較好，其收斂性、逼近性及容錯能力更強(qiáng)，預(yù)測精度更為穩(wěn)定。

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 沉降 軟件 預(yù)測

保證高鐵高速、安全、平穩(wěn)有序的建設(shè)及運(yùn)營，確立科學(xué)合理的預(yù)測模型及預(yù)測程序，準(zhǔn)確預(yù)測高鐵的沉降變化量顯得尤為重要。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)預(yù)測方法一直是預(yù)測領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，并已取得良好的成果，將其應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)工程建設(shè)及運(yùn)營管理領(lǐng)域具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

高速鐵路沉降變形預(yù)測模型的程序大部分是基于matlab語言編寫而成，導(dǎo)致在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)中運(yùn)行很不方便。把matlab語言的核心代碼編譯成C#代碼，編寫了一套沉降預(yù)測軟件，經(jīng)過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卡爾曼濾波方法進(jìn)行對比，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型在沉降變形評估及運(yùn)營監(jiān)測方面的預(yù)測結(jié)果和實(shí)測數(shù)據(jù)吻合性較高。

1 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)的沉降預(yù)測軟件設(shè)計(jì)

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)沉降預(yù)測系統(tǒng)采用Visual Studio面向?qū)ο蟮拈_發(fā)平臺和Oracle大型數(shù)據(jù)庫，利用VC#、C++開發(fā)語言，在C/S結(jié)構(gòu)模式下實(shí)現(xiàn)。

1.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則及思路

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼幾乎都是用Matlab語言編寫。Matlab語言實(shí)現(xiàn)簡單，算法及預(yù)測精度較高，但是繁瑣的程序運(yùn)行及操作界面，在工程預(yù)測使用中極為不方便。為了解決基于Matlab語言的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，研究將其嵌入現(xiàn)有的C#或者C++程序編寫的軟件中。

根據(jù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，沉降預(yù)測軟件的編碼采用三層的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，小波函數(shù)為Morlet小波，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為后向傳播。C#中小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)封裝為wavlet_net類，通過build函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，count函數(shù)獲取預(yù)測結(jié)果，中間通過調(diào)用CSharp2Cpp類轉(zhuǎn)入c++dll，接口函數(shù)為wavlet_compute_predict_cpp。C++中，通過WavletFunction類進(jìn)行小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測。

1.2 沉降觀測數(shù)據(jù)處理模塊的設(shè)計(jì)

高速鐵路沉降及變形監(jiān)測點(diǎn)多，觀測周期長，數(shù)據(jù)量大，如何科學(xué)、高效、系統(tǒng)地對構(gòu)筑物的沉降趨勢和沉降量進(jìn)行預(yù)測是沉降數(shù)據(jù)分析預(yù)測模塊要解決的問題。根據(jù)實(shí)際工作需要，沉降數(shù)據(jù)分析預(yù)測模塊要實(shí)現(xiàn)以下功能：

(1)數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)合理，界面友好；

(2)對導(dǎo)入沉降數(shù)據(jù)能有效地進(jìn)行監(jiān)測，剔除有問題的測點(diǎn)數(shù)據(jù)；

(3)合理設(shè)計(jì)沉降預(yù)測分析方法，自動繪制觀測點(diǎn)的沉降曲線及可視化；

(4)預(yù)測數(shù)據(jù)的顯示、輸出。

基于WNN沉降預(yù)測分析模塊的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)見圖1。

圖1 基于WNN沉降預(yù)測分析模塊

在沉降數(shù)據(jù)分析預(yù)測模塊中，對需要分析的測點(diǎn)沉降數(shù)據(jù)可以按照永恒給定的參數(shù)和方法進(jìn)行沉降趨勢的預(yù)測分析。

2 工程應(yīng)用實(shí)例

在大西線侯馬段軌面變形監(jiān)測中，將基于WNN沉降預(yù)測分析軟件應(yīng)用于該項(xiàng)目(見圖2、圖3 、表1)。

圖2 與運(yùn)營期間數(shù)據(jù)比較

圖3 WNN沉降預(yù)測分析軟件

選取上升最大的567331、下降最大的567311，變化比較平穩(wěn)(占80%)的567301進(jìn)行對比分析。

取2015-01-21～2015-09-21運(yùn)營監(jiān)測共11期的CPⅢ高程變化情況為建模數(shù)據(jù)，對2015-10-21～2016-01-21的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。

選取上升最大的567331、下降最大的567311；變化比較平穩(wěn)(占80%)的567301進(jìn)行了對比分析。

表1 沉降預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)之差 mm

從圖2、表1中可以看出，選取上升最大的監(jiān)測點(diǎn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更為接近實(shí)測數(shù)據(jù)，變化較為平穩(wěn)的567301更為明顯，預(yù)測精度更高，預(yù)測結(jié)果和實(shí)測數(shù)據(jù)更加吻合。

3 結(jié)論

成功的將Matlab語言的核心代碼編譯成C++代碼，并編寫了一套沉降預(yù)測軟件，避免了Matlab語言繁瑣的程序運(yùn)行及操作界面，很大程度上方便了現(xiàn)實(shí)工程的使用，經(jīng)反復(fù)的測試和運(yùn)行調(diào)試，效果良好。

從石家莊至濟(jì)南客運(yùn)專線沉降評估、丹陽沉降監(jiān)測、安徽鐵路沉降監(jiān)測、大西沉降評估等項(xiàng)目總體運(yùn)行效果來看，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和其他沉降預(yù)測方法吻合性較好，其收斂性、逼近性及容錯能力更強(qiáng)，預(yù)測精度更為穩(wěn)定。

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Software Development and Application of Settlement Prediction Based on Wavelet Neural Network

GE Yuhui

2016-09-05

葛玉輝(1986—)，男，2013年畢業(yè)于西南交通大學(xué)大地測量與測量工程專業(yè)，工學(xué)碩士，助理工程師。

1672-7479(2016)06-0021-02

TU433； P209

A