CN113255151B - 基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开的一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法及***，它主要基于三种神经网络来保证预测结果的可靠性和精度，即卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)与多层感知机(MLP)。卷积神经网络(CNN)能识别与输出隧道施工的状态信息，长短期记忆网络(LSTM)能结合现有的检测数据对隧道变形值进行预测，多层感知机(MLP)能将隧道内施工状态信息与隧道施工变形预测值进行组合修正，综合三种神经网络来对隧道变形进行精准预测，满足实际工程中的安全需求。
Description
技术领域
本发明用于城市地下大空间隧道变形监测技术领域，具体涉及一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法及***。
背景技术
近年来，城市地下工程建设中的大空间工程数量和规模正迅速增长，隧道作为地下大空间的重要组成部分，一旦变形过大引起塌方等事故，不仅会对邻近建筑物和地下管线的安全产生连锁反应，而且会对人们的日常出行造成巨大影响。因此，对隧道的变形进行高效准确的监控预测，提早发现问题再采取有效的控制措施能对整个城市生态环境尤其是交通安全提供重要保障。
目前，基于卷积神经网络的变形预测方法已经成为检测领域的热门，这些方法广泛应用于光线较好的土建工程中，如桥梁变形，路面沉降等。然而在隧道施工中，环境过于复杂，光线过于昏暗，检测目标不明显等问题突出，仅基于图像处理的方法容易受噪声干扰，很难挖掘全面复杂环境下检测目标的所有信息，导致检测结果精度较低。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法及***，综合卷积神经网络(CNN)、多层感知机(MLP)与长短期记忆网络(LSTM)，建立了城市地下大空间中隧道施工状态信息处理方法和变形预测机制，对隧道的变形进行精准预测，满足实际工程中的安全需求。
本发明是通过以下技术方案来实现：
一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法，包括以下步骤：
步骤1，采用卷积神经网络对获取的隧道施工状态图像进行分析，得到隧道施工状态信息；
步骤2，基于长短期记忆网络对1～t时刻的隧道变形监测数据进行分析，得到隧道t～t+n时刻的预测变形值；
步骤3、将步骤1输出的t时刻的隧道施工状态信息输入至多层感知机，多层感知机对步骤2长短期记忆网络输出的t～t+n时刻隧道变形值进行修正，得到t～t+n时刻修正后的隧道变形值。
优选的，步骤1中获取隧道施工状态信息的方法如下：
建立隧道施工状态的图像数据样本集，建卷积神经网络并采用图像数据样本集进行训练，将隧道施工的图像作为训练后的卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出隧道施工状态信息。
优选的，所述卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、激活函数以及全连接层，全连接层后使用softmax分类器，对卷积特征进行分类，激活函数选择ReLU函数。
优选的，所述隧道施工状态信息包括隧道未开挖状态、掌子面开挖状态、喷混施工状态和二衬浇筑状态。
优选的，步骤2中得到隧道t～t+n时刻的预测变形值的具体方法如下：
获取隧道施工起始时刻至t时刻的隧道施工变形数据作为隧道施工变形数据样本；
构建长短期记忆网络并采用隧道施工变形数据样本进行训练，直至长短期记忆网络的平均相对误差和相关系数满足设定要求后，得到训练好的长短期记忆网络；
将1～t时刻的隧道变形监测数据输入至训练后的长短期记忆网络，其输出t～t+n时刻的隧道预测变形值。
优选的，步骤3中多层感知机的训练方法如下：
获取隧道的施工状态信息以及对应状态的变形监测数据，对多层感知机的最大训练次数、学习误差、学习速率、隐藏函数进行初始化设置，将t时刻的隧道施工状态信息和t～t+n时刻的隧道施工变形预测值作为多层感知机的输入层，训练后的多层感知机输出最终变形预测值。
一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法的***，包括，
卷积神经网络模块，用于对获取的隧道施工状态图像进行分析，得到隧道施工状态信息；
长短期记忆网络模块，用于对1～t时刻的隧道变形监测数据进行分析，得到隧道t～t+n时刻的预测变形值；
多层感知机模块，用于根据步骤1输出的施工状态信息，对步骤2输出的t～t+n时刻隧道变形值进行修正，得到t～t+n时刻修正后的隧道变形值。
一种终端***，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法的步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法，它主要基于三种神经网络来保证预测结果的可靠性和精度，即卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)与多层感知机(MLP)。与传统卷积神经网络(CNN)相比，增加了卷积核的数量确保精度，相较于传统长短期记忆网络(LSTM)和多层感知机(MLP)仅用隧道监测数据进行预测，本方法在传统LSTM模型和MLP模型的输入层增加了CNN模型钟隧道施工状态信息值，能将隧道内施工状态信息与隧道施工变形预测值进行组合修正，综合三种神经网络来对隧道变形进行精准预测，满足实际工程中的安全需求。
附图说明
图1为本发明基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法流程图。
图2为本发明实施例中卷积神经网络的结构图。
图3为本发明施例中长短期记忆网络的结构图。
图4为本发明施例中多层感知机的结构图。
图中：1 3×3卷积层，2池化层，3激活函数，4inception模块，5 7×7卷积层，6线性全连接层，7分类器，8隧道变形监测数据，9输入层，10LSTM模型单元，11输出层，12施工变形预测值，13MLP输入层，15施工状态信息，16MLP隐藏层，17最终变形预测值。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
参阅图1-4，一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法，包括以下步骤：
步骤1，利用卷积神经网络(CNN)对获取的隧道施工状态信息进行处理，得到现有隧道施工状态信息，包括以下步骤：
S101：采集隧道施工状态的影像资料，建立隧道施工状态的图像数据样本集。
S102：基于获取的隧道施工状态的图像数据样本集，将图像数据样本集处理成统一的标准尺寸210×210，并以9:1的比例把样本分为训练集以及测试集。
隧道施工状态分为：未开挖状态、掌子面开挖状态、喷混施工状态和二衬浇筑状态。
S103：基于GoogLeNet模型的inception模块4构建卷积神经网络(CNN)，包括输入层、卷积层、池化层2、激活函数3以及全连接层6；卷积层尺寸选择为3×3卷积层1和7×7卷积层5，池化层尺寸选择为2×2，激活函数选择ReLU函数，最后一层使用softmax分类器7，对卷积特征进行分类。
S104：基于深度学习框架Tensorflow中的Keras库，采用图像数据样本集中的训练集来对卷积神经网络进行训练，再采用测试集对训练的卷积神经网络进行验证，调整卷积层和池化层参数，直至训练后的卷积神经网络的准确度达规范预定精度后停止训练。
S105：训练好的卷积神经网络(CNN)用于隧道施工状态信息处理，将隧道的施工图像作为卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出隧道施工状态信息。
步骤2，基于长短期记忆网络(LSTM)对1～t时刻的隧道变形监测数据8进行分析，得到隧道t～t+n时刻的预测变形值。具体包括以下步骤：
S201：使用应变计对隧道进行自动化监测，得到起始时刻至现在t时刻的隧道施工变形数据样本，并按9:1的比例分为训练样本以及测试样本。
S202：基于深度学***均相对误差(MRE)和相关系数(R2)满足规范精度要求后停止训练，得到训练好的长短期记忆网络。
S203：将训练好的长短期记忆网络(LSTM)用于隧道施工变形预测，输出隧道施工变形预测值12。
步骤3、将步骤1输出的t时刻的隧道施工状态信息输入至多层感知机，多层感知机对步骤2长短期记忆网络输出的t～t+n时刻隧道变形值进行修正，得到t～t+n时刻修正后的隧道变形值，包括以下步骤：
S301：将隧道施工状态信息数据与变形数据作为隧道施工变形综合数据样本，并按9:1的比例分为训练样本及测试样本，将t时刻的隧道施工状态信息和t～t+n时刻的隧道施工变形预测值作为输入层，同时对其进行归一化处理。
S302：基于深度学习框架Tensorflow中的Keras库搭建多层感知机(MLP)，包括MLP输入层13、MLP隐藏层16以及MLP输出层；对神经网络最大训练次数、学习误差、学习速率、隐藏函数等进行初始化设置。
S303：输入训练样本数据对多层感知机进行训练，将训练好的多层感知机(MLP)用于测试样本，直至平均相对误差(MRE)和相关系数(R2)满足规范精度要求后停止训练。
S304、将步骤1卷积神经网络输出的t时刻隧道施工状态信息15，以及步骤2长短期记忆网络输出的t～t+n时刻隧道变形值输入至多层感知机，多层感知机输出t～t+n隧道施工最终变形预测值17。
一种复合神经网络的隧道施工变形预测方法的***，包括卷积神经网络模块、长短期记忆网络模块和多层感知机模块；
卷积神经网络模块，用于对获取的隧道施工状态图像进行分析，得到隧道施工状态信息；
长短期记忆网络模块，用于对1～t时刻的隧道变形监测数据进行分析，得到隧道t～t+n时刻的预测变形值；
多层感知机模块，用于根据步骤1输出的施工状态信息，对步骤2输出的t～t+n时刻隧道变形值进行修正，得到t～t+n时刻修正后的隧道变形值。
本发明将训练好的卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和多层感知机(MLP)复合神经网络模型用于隧道施工变形综合预测，对输出结果采用反归一化和网络预测方法，输出隧道施工最终变形预测值。建立了城市地下大空间中隧道施工状态信息处理方法和变形预测机制，对隧道的变形进行精准预测，满足实际工程中的安全需求。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法的步骤。其中，所述计算机存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、BD、HVD等)、以及半导体存储器(例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NANDFLASH)、固态硬盘(SSD))等。
在示例性实施例中，还提供了一种纠终端***，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法的步骤。处理器可能是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采用卷积神经网络对获取的隧道施工状态图像进行分析，得到隧道施工状态信息；
步骤2，基于长短期记忆网络对1~t时刻的隧道变形监测数据进行分析，得到隧道t~t+n时刻的预测变形值；
所述得到隧道t~t+n时刻的预测变形值的具体方法如下：
获取隧道施工起始时刻至t时刻的隧道施工变形数据作为隧道施工变形数据样本；
构建长短期记忆网络并采用隧道施工变形数据样本进行训练，直至长短期记忆网络的平均相对误差和相关系数满足设定要求后，得到训练好的长短期记忆网络；
将1~t时刻的隧道变形监测数据输入至训练后的长短期记忆网络，其输出t~t+n时刻的隧道预测变形值；
步骤3、将步骤1输出的t时刻的隧道施工状态信息输入至多层感知机，多层感知机对步骤2长短期记忆网络输出的t~t+n时刻隧道变形值进行修正，得到t~t+n时刻修正后的隧道变形值。
2.根据权利要求1所述的一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法，其特征在于，步骤1中获取隧道施工状态信息的方法如下：
建立隧道施工状态的图像数据样本集，建卷积神经网络并采用图像数据样本集进行训练，将隧道施工的图像作为训练后的卷积神经网络的输入，卷积神经网络输出隧道施工状态信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法，其特征在于，所述卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、激活函数以及全连接层，全连接层后使用softmax分类器，对卷积特征进行分类，激活函数选择ReLU函数。
4.根据权利要求2所述的一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法，其特征在于，所述隧道施工状态信息包括隧道未开挖状态、掌子面开挖状态、喷混施工状态和二衬浇筑状态。
5.根据权利要求1所述的一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法，其特征在于，步骤3中多层感知机的训练方法如下：
获取隧道的施工状态信息以及对应状态的变形监测数据，对多层感知机的最大训练次数、学习误差、学习速率、隐藏函数进行初始化设置，将t时刻的隧道施工状态信息和t~t+n时刻的隧道施工变形预测值作为多层感知机的输入层，训练后的多层感知机输出最终变形预测值。
6.一种权利要求1-5任一项所述的基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法的***，其特征在于，包括，
卷积神经网络模块，用于对获取的隧道施工状态图像进行分析，得到隧道施工状态信息；
长短期记忆网络模块，用于对1~t时刻的隧道变形监测数据进行分析，得到隧道t~t+n时刻的预测变形值；
多层感知机模块，用于根据步骤1输出的施工状态信息，对步骤2输出的t~t+n时刻隧道变形值进行修正，得到t~t+n时刻修正后的隧道变形值。
7.一种终端***，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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