基于PSO-BP神經網絡盾構掘進參數預測研究

（中鐵十六局集團有限公司，北京 100018）

珠海市位于海積平原與丘陵交匯處，廣泛存在上部軟弱、下部堅硬的軟硬互層，復合地層中，不同地層巖石強度差異巨大，地層條件變化復雜，導致了盾構掘進參數差異性較大[1～2]。對于何種地層適用何種掘進參數，一直是盾構施工中的難點問題，若盾構參數選取不合理，將導致盾構姿態偏移、管片拼裝質量差、管片錯臺漏水等嚴重質量問題[3～4]。

本文以珠機城際軌道交通橫琴隧道1#工作井～灣仔北站盾構區間?8.8m 復合式土壓平衡盾構施工為例，針對區間典型地段的不同地層，根據已采集的盾構施工數據，采用粒子群優化算法對BP 神經網絡算法進行優化，建立PSO-BP 神經網絡盾構掘進參數預測模型，并對建立的模型和預測結果進行驗證，該模型可以為同類地層條件下的盾構施工提供指導[5]。

1 PSO-BP神經網絡理論

1.1 PSO-BP神經網絡原理

在粒子群優化算法中，假設每只鳥作為一個粒子，該粒子具有獨立行動的能力，并且具有隨機的初始速度和初始位置，它就是適應度函數在解空間的一個解。眾多的粒子在解空間中自由運動，共享搜集到的信息，根據每個粒子自身飛行經驗和全局粒子的飛行經驗進行迭代，最終達到種群的最優解，也就是目標函數的最優解[6]。

BP 神經網絡算法結構中包含一個輸入層、多個隱含層、一個輸出層，及各層之間的連接權值與閾值。通常情況下，各層之間的連接權值與閾值采用梯度下降法進行計算，隨之帶來的問題是前期收斂速度慢、容易陷入局部最小值等[9]，為解決這一問題，采用粒子群優化算法對BP 神經網絡的連接權值和閾值進行優化，從而建立PSO-BP 神經網絡盾構掘進參數預測模型。

1.2 PSO-BP神經網絡模型構建流程

建立PSO-BP 神經網絡模型具體網絡設計過程如下。

1）確定PSO-BP 網絡結構和參數。

2）建立粒子群中各粒子與連接權值和閾值的參數映射關系。

3）確定粒子群算法中各粒子的參數。

4）更新各個粒子極值與全局極值。

5）粒子群算法終止并輸出最優解。

6）建立PSO-BP 神經網絡模型并進行預測。

75歲的張奶奶是濟南市歷城區小辛莊社區恒協基愛養老服務中心的“長駐客”。每天早飯后，張奶奶便像小孩上學一樣，來到養老服務中心，看看電視、打打麻將、跟一幫老姐妹嘮嘮嗑，中午花3塊錢吃一頓三菜一湯的午餐，睡個午覺，下午四五點鐘準時回家。張奶奶高興地告訴記者：“中午三菜一湯的餐標是10元錢，營養搭配均衡，每天不重樣。但是我只需要支付3元錢就可以,剩余的費用由居委會和養老服務中心分擔。”

2 盾構隧道工程概況

項目主體為珠海市珠機城際軌道交通工程拱北至橫琴段隧道，橫琴盾構隧道1#井～灣仔北區間全長1.237km，右線全長1.230km，雙洞單線，采用盾構法施工。1#井～灣仔北站盾構區間，分別設置半徑R=400m、R=800m 及R=500m轉彎段，該盾構區間的縱剖面圖顯示該隧道呈向下走的趨勢，最大的坡度為15.7‰，隧道頂板距離地表厚度有6.1～16.5m。

區間隧道穿越地質情況復雜，穿越多種地層，主要有人工填土層、粉質黏土、全風化花崗巖、弱風化花崗巖等，部分地段含有大體積球狀風化孤石，給盾構施工帶來較多難題（圖1）。

圖1 盾構區間地層巖性分布圖

3 盾構掘進參數預測

3.1 模型輸入輸出參數選擇

本文主要目的是通過已知的地質資料，采用PSO-BP 神經網絡對盾構掘進施工參數進行預測，以期指導盾構施工，現將已知的數據資料分為兩類，一類是能夠反映外部環境變量的輸入變量，主要包括巖土體天然重度γ（kN/m3）、土體變形模量E（MPa）、土體黏聚力c（kPa）和內摩擦角φ（°）4 種參數。另一類是能夠反映盾構機工作狀態的輸出變量，主要包括總推進力F（kN）、推進速度v（mm/min）、刀盤扭矩T（kNm）、刀盤轉速n（r/min）、土倉壓力Pt（MPa）和刀盤貫入度a（mm/r）6 種參數。當掘進斷面含有2 種及以上復合地層時，輸入變量的選取要根據各地層所占掘進斷面面積的比例計算其加權平均值[10]。

由于各掘進參數的量綱不同，且各參數數量級相差較大，如果直接進行網絡訓練，會導致網絡收斂速度慢、預測精度低等問題，因此需要對掘進參數進行歸一化處理，本文采用的歸一化處理公式為

式中x——實際值；

xmin——實際值中的最小值；

xmax——實際值中的最大值；

x*——歸一化值。

3.2 PSO-BP神經網絡模型建立

在使用粒子群優化算法對BP 神經網絡進行優化之前，首先需要確定BP 神經網絡的網絡結構。BP 神經網絡算法結構中包含一個輸入層、多個隱含層、一個輸出層，及各層之間的連接權值與神經元閾值。理論上，隱含層數目越多，訓練出來的網絡預測誤差越小，但與此同時帶來的問題是網絡訓練時間的延長和網絡訓練容易陷入局部最優解，不能夠尋找全局最優解，而且采用多隱含層還會導致訓練過程中放大噪聲的不利影響，使網絡不能夠快速收斂。理論研究已經證明，具有至少一個S 型隱含層加上一個線性輸出層的網絡，可以逼近任何有理函數。由于掘進參數是一個隨時間連續變化的量，而且單隱含層已經能夠完全滿足預測精度，所以本文采用具有單隱含層的3 層BP 神經網絡結構。

在BP 神經網絡結構中，各層的節點數選擇對網絡訓練過程和結果有著重要的影響。其中，輸入層和輸出層節點數的確定跟實際問題相關，本文中的輸入量有巖土體天然重度、土體變形模量、土體黏聚力和內摩擦角，所以輸入層節點數設置為4；輸出量有總推進力、推進速度、刀盤扭矩、刀盤轉速、土倉壓力和刀盤貫入度，所以輸出層節點數設置為6。

確定隱含層節點的數目較為困難，目前，主要有幾種經驗公式來確定隱含層節點數，采用較多的是由Hhcht Nielsen 提出的經驗公式[11]：n=2a+1，本文采用該經驗公式來確定隱含層神經元節點數。其中a=4，故n=9。因此，設置的BP神經網絡的結構為4-9-6。

在確定BP 神經網絡結構后，需要實現粒子群算法和BP 神經網絡的結合?；舅枷胧菍P神經網絡的連接權值與閾值轉化為粒子群算法中的各個粒子，建立起連接權值與閾值和各個粒子間的映射關系，即用各粒子的位置向量來代替，然后通過粒子群算法不斷迭代，得到最優種群的粒子，此時，該粒子的位置向量值可以轉化為BP 神經網絡全局最優連接權值和閾值，從而建立PSO-BP 神經網絡算法模型[12～13]。

3.3 實際工程掘進參數預測

建立PSO-BP 神經網絡模型的初衷就是能夠根據已知的地質參數預測出后續盾構掘進參數的適宜值，因此，我們對上節訓練完成后的PSOBP 神經網絡模型輸入橫～四區間60 環已知地質參數，來預測該60 環盾構掘進參數，以此來檢驗所建立的預測模型的預測精度和推廣泛化能力。

繪制預測值與原始值的對比曲線如下圖2～圖7 所示?？梢钥闯鏊⒌腜SO-BP 神經網絡模型能夠較好的預測后續盾構掘進參數，為了評價網絡模型的預測精度，需要分析預測的60 環掘進參數原始值和預測值的相對誤差和平均誤差，通過計算預測樣本原始值與預測值相對誤差可知，建立的模型對盾構掘進參數的預測有良好的效果，各參數的平均誤差均在10%以內，其中最小平均誤差為刀盤轉速2.06%，最大平均誤差為貫入度8.83%，可以看出預測模型具有較好的網絡泛化推廣能力和預測精度，可以為后續復合地層盾構掘進施工提供掘進參數的預測，具有一定的指導作用。

圖2 總推進力原始值與預測值對比

圖3 推進速度原始值與預測值對比

圖4 刀盤扭矩原始值與預測值對比

圖5 刀盤轉速原始值與預測值對比

圖6 土倉壓力原始值與預測值對比

圖7 刀盤貫入度原始值與預測值對比

4 結論

1）所建立的PSO-BP 神經網絡模型在完成訓練后，掘進參數預測值的變化規律能夠和實際值基本保持一致，但由于實際工程施工中，盾構掘進參數存在小范圍波動性，因此預測值不可能和實際值完全保持一致。因此，將地質參數作為輸入變量后，所建立的PSO-BP 神經網絡模型能夠較為完整的還原實際盾構掘進參數的變化規律，并且產生的預測值大小和實際值誤差也在允許的范圍內，可以認為建立的掘進參數預測模型對樣本數據的學習訓練結果能夠滿足要求。

2）分析預測樣本原始值與預測值相對誤差可知，建立的模型對盾構掘進參數的預測有良好的效果，各參數的平均誤差均在10%以內，其中最小平均誤差為刀盤轉速2.06%，最大平均誤差為貫入度8.83%，可以看出預測模型具有較好的網絡泛化推廣能力和預測精度，可以為后續復合地層盾構掘進施工提供掘進參數的預測。

3）所建立的PSO-BP 神經網絡模型結構簡單，具有較好的網絡推廣泛化能力，并且將地質條件數據作為輸入參數，數據方便收集，模型預測精度和預測范圍能夠滿足現場施工要求，為珠海等具有復合地層的地區提供了一種簡便有效的方法，從而對盾構掘進參數進行良好的預測，對實際工程施工有一定指導作用。