水利工程邊坡穩(wěn)定性中RNN的研究

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摘要：利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）構建了邊坡穩(wěn)定性預測模型，并以實際工程數(shù)據(jù)為例通過模型進行預測。本文提出模型具有較好的預測效果，能夠滿足工程需要。

關鍵詞：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡；邊坡；穩(wěn)定性

水利工程施工過程中必然需要對山體進行開挖，坡體穩(wěn)定性是工程建設可行性和施工管理的關鍵。邊坡穩(wěn)定性分析對于勘查、設計和施工而言相當重要[1]。近年來，由于計算機的高速發(fā)展，水利工程邊坡穩(wěn)定性研究成為當下研究的熱點。支持向量機、隨機森林、極限學習機等機器學習方法被廣泛應用于邊坡穩(wěn)定性研究[2]。對于工程設計、施工和管理者而言，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡算法能夠較好地對邊坡穩(wěn)定性進行計算分析，搭建用于水利工程邊坡穩(wěn)定性分析的模型，可以準確地獲得所需的分析結果。

1工程概況

該工程壩址位于河口上游650m處，工程邊坡位于壩址左岸，山體三面臨空，山頂俯視成圓形，山脊地形相對平緩，分布著殘積塊碎石土，結構相對松散。山體自然坡度一般為40°～52°，總體是河谷一側相對較陡?；麦w位于壩上50m處，俯視呈現(xiàn)不規(guī)則的“長方形”。該滑坡坡度達35°，上部緩，下部陡，坡面明顯有三級緩坡臺面，其中高程達2610m一帶有小范圍裸露基巖?；潞缶売小比σ巍睜铄e坎，坎高達10m，上下游側以小沖溝為界，堆積體長約320m寬140m，滑坡體平均厚度約11.5m，向偏西方向滑動，估算滑坡堆積體方量約41×104m3。

2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡原理

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡通過模擬人腦對數(shù)據(jù)進行處理，通過各層的連接傳送信號以達到解決非線性問題的目的。包括輸入、輸出層和中間隱層[3]。隱層是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的核心，隱層數(shù)量直接決定著網(wǎng)絡的效果。圖1為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結構圖。設輸出層的輸入為N1，隱層輸入為h，激活函數(shù)為σ，則有：模型具體建立過程如下:(1)初始化連接權和偏置；(2)選取實際工程數(shù)據(jù)作為樣本集；(3)為輸入節(jié)點設置合適的參數(shù)；(4)為輸出節(jié)點設置適當?shù)臉藴剩?5)計算隱層節(jié)點參數(shù)；(6)訓練次數(shù)達到設定值或誤差符合要求時，訓練結束。

3實驗

本文以某水利工程為例，選取600組數(shù)據(jù)用于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡訓練，100組數(shù)據(jù)用于驗證。對比了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的預測值和真實值的關系，如圖2所示。圖2的預測結果說明循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡具有較好的擬合效果和預測結果，能夠較為準確地預測出邊坡穩(wěn)定系數(shù)。均方誤差和平均絕對誤差作為算法性能的重要評價指標，可以通過式（6）-式（8）得到。本節(jié)通過均方誤差MSE和平均絕對誤差MAE將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型(rnn)分別和線性回歸模型（LR）、灰度模型（GM(1,1)）進行對比，結果見表1。表1表明，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的預測誤差在允許范圍之內(nèi)，可以被接受。且與其它模型相比，該模型的均方誤差和平均絕對誤差均為最小。這也說明將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡用于邊坡穩(wěn)定新分析是可行的。

4結論

本文將循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡用于實際水利工程中邊坡穩(wěn)定性分析，實驗結果表明該方法具有的較好預測效果，具有一定的可行性。但還需更大規(guī)模的數(shù)據(jù)對該方法進行進一步的驗證以確保其可靠性。

參考文獻

[1]趙永清.飽和砂性土邊坡穩(wěn)定性研究[J].山西建筑,2020,46(5):46-48.

[2]曹寧.苦咸水反滲透淡化技術的研究[J].硅酸鹽通報,2017,36(4):1241-1244.

[3]黃婕.基于RNN-CNN集成深度學習模型的PM_(2.5)小時濃(7)度預測研究[D].杭州：浙江大學,2018.

作者：彭睿哲 單位：中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司