基于Matlab和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爆破振動預(yù)測系統(tǒng)＊

施建俊，李慶亞，張 琪，衛(wèi) 星，王 輝

基于Matlab和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爆破振動預(yù)測系統(tǒng)＊

施建俊，李慶亞，張 琪，衛(wèi) 星，王 輝

（北京科技大學(xué)土木與資源工程學(xué)院，北京100083）

爆破振動預(yù)測是一個復(fù)雜的非線性問題，可應(yīng)用非線性功能強大的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來解決，但由于其數(shù)值計算量大、可操作性不強等特點，在實際工程中應(yīng)用困難。為了解決該問題，本文中將Matlab程序的強大計算能力與VB的友好界面相結(jié)合，利用ActiveX自動化技術(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，開發(fā)得到爆破振速峰值預(yù)測系統(tǒng)。該預(yù)測系統(tǒng)可根據(jù)各工程實際情況選取影響爆破振動的主要因素作為輸入?yún)?shù)，以預(yù)測爆破振速峰值。通過在北京市昌平線暗挖區(qū)間隧道工程中的應(yīng)用表明：該預(yù)測系統(tǒng)在實際工程中使用方便，操作簡單，預(yù)測精度高，人機交互界面友好。

VB；Matlab；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；爆破振動；預(yù)測系統(tǒng)

爆破振速峰值的預(yù)測，對工程安全及后續(xù)開挖方案的完善有著重要的理論和現(xiàn)實意義。爆破振動速度與很多因素有關(guān)，如爆源距、最大單段藥量、高程等，而實際工程中常用的薩道夫斯基經(jīng)驗公式考慮因素較少，預(yù)測結(jié)果誤差較大。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾十年發(fā)展起來的一門涉及神經(jīng)科學(xué)、思維科學(xué)、人工智能、計算機科學(xué)等多個領(lǐng)域的交叉學(xué)科，具有極強的非線性動態(tài)處理能力以及自適應(yīng)、自組織和實時學(xué)習(xí)的特點，越來越多的被用于爆破振動速度預(yù)測。呂淑然［1］通過建立一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了對爆破振速的預(yù)測，并與常用的線性回歸方法進行了比較，表明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型具有較高的精確性。結(jié)合現(xiàn)有的研究成果［2－3］可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成功地應(yīng)用于爆破振動速度的預(yù)測。但利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決問題，一定會包含大量數(shù)值計算，比如矩陣計算，最小二乘法計算等［4－5］。基于此，大部分學(xué)者都會選擇Matlab來進行計算，雖然該軟件具有強大的數(shù)值計算能力，但其圖形用戶界面的編寫能力比較差。而VB雖然在數(shù)值計算方面比較一般，但程序設(shè)計較為簡便、快捷，同時具有易學(xué)易用以及界面可視化等優(yōu)點，是目前使用最廣泛的可視化編程工具之一。

為了充分發(fā)揮Matlab的強大計算能力與VB良好的圖形用戶界面開發(fā)功能，本文中通過ActiveX自動化接口技術(shù)將Matlab與VB結(jié)合起來，并綜合考慮影響爆破振動的多種因素，開發(fā)了基于Matlab和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爆破振速峰值預(yù)測系統(tǒng)，并將該系統(tǒng)應(yīng)用于北京市地鐵昌平線隧道爆破開挖工程的爆破振速峰值預(yù)測中，取得了較好的效果。

1 VB與Matlab接口實現(xiàn)及可視化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

要實現(xiàn)Matlab和VB的綜合應(yīng)用，兩個軟件之間的接口與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建是關(guān)鍵問題。本系統(tǒng)將采用ActiveX自動化技術(shù)來實現(xiàn)兩者之間的混合編程，利用函數(shù)命令在VB中調(diào)用Matlab實現(xiàn)可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

1.1 ActiveX自動化技術(shù)

ActiveX自動化技術(shù)是微軟公司基于COM（組建對象模型）體系結(jié)構(gòu)開發(fā)的一項技術(shù)，它是一種與語言無關(guān)的、從應(yīng)用程序外部操作ActiveX組件的方法的方式，使應(yīng)用程序提供的功能更加豐富。Ac－tiveX部件是VB工具箱的擴充部分，是一些遵循ActiveX規(guī)范編寫的可執(zhí)行代碼。在程序中加入相應(yīng)部件后，可以成為開發(fā)和運行的一部分，并為應(yīng)用程序提供新的功能［6］。

Matlab也是支持ActiveX自動化技術(shù)的軟件，能夠被VB所控制。利用這一特性，可以方便地在本系統(tǒng)中調(diào)用Matlab，包括執(zhí)行Matlab命令，向Matlab輸入數(shù)據(jù)，獲取計算結(jié)果等，這樣可以利用VB編寫出友好的用戶界面，又能獲得Matlab的各種工具箱來進行運算、設(shè)計等。

1.2 可視化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實現(xiàn)

想要實現(xiàn)一個可視化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，首先選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、網(wǎng)絡(luò)的輸入層、輸出層、隱含層的數(shù)目和訓(xùn)練函數(shù)等，編寫符合系統(tǒng)要求的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文件，以M文件的形式保存起來；然后在VB中新建一個窗體，按照實現(xiàn)的要求來創(chuàng)建控件；最后在VB中調(diào)用Matlab軟件來實現(xiàn)可視化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

2 預(yù)測系統(tǒng)的開發(fā)

應(yīng)用ActiveX自動化技術(shù)，把VB作為前端開發(fā)工具完成人機交互界面的設(shè)計，利用Matlab作為后臺服務(wù)器進行較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算，在VB集成開發(fā)環(huán)境中創(chuàng)建用戶界面，來實現(xiàn)對爆破振速峰值的預(yù)測。

2.1 參數(shù)樣本輸入模塊

系統(tǒng)中的參數(shù)樣本是指影響爆破振動速度的主要因素。綜合考慮影響爆破振動速度中各因素的代表性和現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)的可行性，并結(jié)合我國近年來大部分爆破工程的具體情況，本系統(tǒng)選取了以下5個參數(shù)作為主要因素：爆心距、高程差、總藥量、炮眼深度、單段最大藥量［7－9］，并將這些因素作為可視化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層。

通過VB中的ListView控件調(diào)用前期已經(jīng)錄入Excel中的樣本數(shù)據(jù)，并顯示在用戶界面，方便對數(shù)據(jù)的查看，同時在VB中也可以調(diào)用Excel對樣本數(shù)據(jù)進行修改。

2.2 參數(shù)樣本訓(xùn)練模塊

參數(shù)樣本訓(xùn)練是對加載數(shù)據(jù)樣本進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，掌握該類樣本的特征，并將這些特征儲存在網(wǎng)絡(luò)間的連接權(quán)中，是下一步進行振速預(yù)測的前提。

該模塊界面設(shè)計中主要包括3個標(biāo)簽控件、3個文本框控件、1個圖形控件以及4個命令按鈕控件，3個文本框控件分別對應(yīng)系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的訓(xùn)練因子、學(xué)習(xí)速率、學(xué)習(xí)步數(shù)［10］，圖形控件用于顯示訓(xùn)練樣本與實測值的對比曲線。

載入?yún)?shù)樣本數(shù)據(jù)后，輸入本次訓(xùn)練的學(xué)習(xí)速率、動量因子、訓(xùn)練步數(shù)，點擊“樣本訓(xùn)練”按鈕對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，并將計算訓(xùn)練的結(jié)果傳遞到人機交互界面，點擊“訓(xùn)練樣本與實測值對比”按鈕可以得到訓(xùn)練樣本與實測值對比曲線，以便觀察訓(xùn)練樣本與實測值的吻合程度，如圖1所示。

2.3 振速峰值預(yù)測模塊

振速峰值的預(yù)測是在參數(shù)樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，輸入預(yù)測參數(shù)，進行預(yù)測。該部分主要包括6個命令控件、1個ListView控件、1個文本控件以及1個圖形控件，ListView控件主要是顯示預(yù)測后得到的振速峰值。輸入預(yù)測參數(shù)后，進行預(yù)測計算，會得出預(yù)測值的散點圖及相應(yīng)的振速峰值，并將得到的振速峰值保存在excel表格中，方便記錄、保存；同時也可以得到預(yù)測值與實測值的對比曲線以及預(yù)測平均誤差，如圖2所示。

圖1 樣本訓(xùn)練界面Fig.1Sample training interface

圖2 預(yù)測界面Fig.2Prediction interface

通過系統(tǒng)預(yù)測計算，可以方便快速地得到振速峰值，判斷其是否符合國家《爆破安全規(guī)程》的規(guī)定，如不滿足則可調(diào)整學(xué)習(xí)速率、訓(xùn)練步數(shù)等，重新進行預(yù)測計算，直到達到《爆破安全規(guī)程》的規(guī)定，這樣可以最大程度地提高爆破振速峰值預(yù)測的精度。

3 工程實例

3.1 工程背景及監(jiān)測數(shù)據(jù)

圖3所示的暗挖區(qū)間隧道位于北京市昌平區(qū)十三陵鎮(zhèn)西山口村西南，屬于地鐵昌平線05段，起訖里程為右K0＋159.6（＝RDK0＋000.0）～右 K0＋196.3，RDK0＋000.0～RDK0＋980.0，右線長1 016.7m，其中RDK0＋800.0～RDK0＋980.0為明挖段，其余為暗挖段，暗挖區(qū)間下穿京包高速。

在隧道爆破施工時，選擇爆破質(zhì)點上方的高速公路路基為測試場地，沿坡面垂直布置測點，并利用TC－4850爆破測振儀進行爆破振動現(xiàn)場實時監(jiān)測，共采集28組數(shù)據(jù)，測試結(jié)果如表1所示。

圖3 暗挖區(qū)間隧道平面示意圖Fig.3Schematic of underground cut tunnel

3.2 地鐵昌平線暗挖區(qū)間隧道爆破振速峰值預(yù)測

預(yù)測系統(tǒng)使用前20組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，后8組數(shù)據(jù)作為檢驗集，并將后8組爆破振動實測數(shù)據(jù)與系統(tǒng)預(yù)測數(shù)據(jù)進行對比（見表2），其中系統(tǒng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的訓(xùn)練因子為0.9、學(xué)習(xí)速率為0.05、學(xué)習(xí)步數(shù)為10 000，訓(xùn)練界面及預(yù)測界面見圖4～5。

同時，對前20組數(shù)據(jù)進行回歸分析得到對應(yīng)的薩道夫斯基公式，應(yīng)用該公式對后8組數(shù)據(jù)進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果見表2。從2種方法的預(yù)測結(jié)果可以看出：（1）薩氏公式由于沒有考慮高程因素對爆破振動的影響，其預(yù)測結(jié)果與實測值偏差較大，平均誤差達到了26.15%，表明薩道夫斯基公式不適用于預(yù)測地形起伏條件下的爆破振速；（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法由于考慮了高程對爆破振速的影響，預(yù)測結(jié)果更接近實測值，平均誤差僅為10.27%，其預(yù)測精度優(yōu)于傳統(tǒng)的薩氏公式；（3）本文中研究開發(fā)的爆破振動預(yù)測系統(tǒng)實現(xiàn)了輕松、便捷、精確預(yù)測爆破振動的目的，在昌平隧道爆破工程中得到了很好的應(yīng)用，具有較高的應(yīng)用價值和現(xiàn)實意義。

表1 現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)Table 1Measured data

圖4 訓(xùn)練界面圖Fig.4Training interface

圖5 預(yù)測界面Fig.5Prediction interface

表2 實測振動速度與預(yù)測振動速度對比Table 2Measured and predicted results of vibrational velocity

4 結(jié) 論

（1）利用VB編寫主界面，通過Active自動化技術(shù)調(diào)用Matlab程序開發(fā)的爆破振動預(yù)測系統(tǒng)考慮了影響爆破振動的多種因素，而不僅僅局限于爆心距和藥量，預(yù)測結(jié)果更加精確。

（2）爆破振動預(yù)測系統(tǒng)通過將Matlab強大的數(shù)值計算功能與VB界面開發(fā)簡便直觀的優(yōu)勢結(jié)合起來，相互取長補短，實現(xiàn)了計算機參數(shù)的交互輸入和預(yù)測結(jié)果的輸出。

（3）北京市地鐵昌平線隧道爆破工程的應(yīng)用表明，本系統(tǒng)在工程中操作簡單，人機交互界面友好，較容易被現(xiàn)場技術(shù)人員接受。所以，將爆破振動預(yù)測系統(tǒng)應(yīng)用于實際爆破工程中是可行的。

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Forecast system for blasting vibration velocity peak based on Matlab and BP neural network

Shi Jianjun，Li Qingya，Zhang Qi，Wei Xing，Wang Hui
（School of Civil and Resource Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijing100083，China）

In this work we combined the powerful computing capabilities of Matlab programs combined with VB friendly interface and developed the forecast system for blasting vibrational velocity peak using ActiveX automation technologies and BP neural network algorithm.The forecast system can select as an input parameter various factors affecting an engineering project’s blasting vibration.The actual application of the system in the construction of the underground cut tunnel in the Beijing－Changping Line shows that this system is simple and convenient to use in practical engineering，accepted for its high precision of prediction，good application effect and friendly human－computer interaction interface.

VB；Matlab；BP neural network model；blasting vibration；forecast system

O389 國標(biāo)學(xué)科代碼：13035

A

10.11883／1001－1455（2017）06－1087－06

2016－03－30；

2016－09－03

國家自然科學(xué)基金項目（51208036）；

中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項基金項目（FRF－TP－15－041A3）

施建俊（1976— ），女，博士，副教授，keyan＠ces.ustb.edu.cn。

（責(zé)任編輯 曾月蓉）