基于灰色時(shí)間序列組合的隧道變形預(yù)測(cè)研究

黃永紅

(重慶市勘測(cè)院，重慶 400020)

基于灰色時(shí)間序列組合的隧道變形預(yù)測(cè)研究

黃永紅*

(重慶市勘測(cè)院，重慶 400020)

隨著各大城市地鐵的興建，各種工程事故相繼發(fā)生，隧道開挖具有復(fù)雜性和特殊性，充分認(rèn)識(shí)和掌握隧道圍巖的變形規(guī)律，對(duì)于避免不必要的工程事故具有重要意義。本文基于隧道圍巖施工期的變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，深入研究了時(shí)間序列分析、灰色系統(tǒng)理論和組合模型預(yù)測(cè)方法。結(jié)果表明，MGM(1，3)+AR(3)組合模型不僅能夠反映數(shù)據(jù)序列的發(fā)展變化的趨勢(shì)性，而且還能考慮數(shù)據(jù)序列隨機(jī)波動(dòng)的影響，組合模型擬合與預(yù)測(cè)的模擬預(yù)測(cè)精度高。研究成果為隧道圍巖施工期和運(yùn)行期的安全提供可靠依據(jù)，并未科學(xué)研究和理論計(jì)算提供參考。

灰色；時(shí)間序列；圍巖；變形預(yù)測(cè)

1 引 言

隨著城市地鐵隧道工程的蓬勃發(fā)展，出現(xiàn)了因地下工程施工而引起的各種事故[1-3]。例如：地下工程施工會(huì)引起地層移動(dòng)而導(dǎo)致不同程度的沉降和位移，當(dāng)?shù)貙右苿?dòng)和地表變形超過(guò)一定的限度時(shí)就會(huì)造成地面沉陷、基坑垮塌、隧道破壞、周邊建筑物損害、地下管線損害等事故，導(dǎo)致嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失并產(chǎn)生不良的社會(huì)影響，從而影響到隧道和地表建筑物的正常使用和安全運(yùn)營(yíng)[4]。尤其對(duì)于城市地鐵，一般都穿越城市中心地帶，因建筑物密集、施工場(chǎng)地狹小、地質(zhì)情況復(fù)雜、地下管網(wǎng)密布、交通繁忙、施工條件受到限制，對(duì)環(huán)境的控制要求更為嚴(yán)格。為了保證隧道工程的進(jìn)行以及周圍(建)構(gòu)筑物的安全，密切監(jiān)測(cè)圍巖變形，提出較為可靠的圍巖變形預(yù)測(cè)方法就顯得十分必要和重要。

時(shí)間序列分析是基于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)解釋系統(tǒng)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)和規(guī)律的統(tǒng)計(jì)方法，是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中的重要分支之一[5，6]。其基本原理是基于系統(tǒng)有限次數(shù)的觀察數(shù)據(jù)，建立能夠比較精確地反映時(shí)間序列中所包含的動(dòng)態(tài)依存關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，借助模型對(duì)系統(tǒng)未來(lái)的行為進(jìn)行預(yù)報(bào)，因而可以作為因果關(guān)系統(tǒng)計(jì)模型的補(bǔ)充。然而時(shí)間序列分析方法適用于平穩(wěn)時(shí)間序列建模，但實(shí)際圍巖變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)既非平穩(wěn)的又非等間距的，因此如何對(duì)監(jiān)測(cè)資料進(jìn)行等間距和平穩(wěn)化處理，使其適合建立平穩(wěn)時(shí)間序列模型，是需要研究的一個(gè)問(wèn)題?；疑到y(tǒng)模型是處理數(shù)據(jù)量少、信息貧乏、不確定性問(wèn)題的有效方法。均值GM(1，1)模型參數(shù)在模型建立后一直保持不變，而圍巖變形隨著時(shí)間而變化，其對(duì)應(yīng)的模型的參數(shù)必然發(fā)生變化，因此均值GM(1，1)模型的適用性受到限制[7，8]。鑒于以上原因，將灰色與時(shí)間序列組合，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，從而全面系統(tǒng)的反映效應(yīng)量的信息是本文要做的主要工作。

2 時(shí)間序列的建模

時(shí)間序列分析建模預(yù)報(bào)的過(guò)程是：首先判斷模型類型與模型階數(shù)，即數(shù)據(jù)序列適合建立AR(p)模型、MA(q)模型還是ARMA(p，q)模型，并定出合適的模型階數(shù)p和q；其次估計(jì)計(jì)算相應(yīng)模型的參數(shù)值φ=(φ1，φ2，…，φp)T及θ=(θ1，θ2，…，θq)T；再次檢驗(yàn)殘差εt是否為平穩(wěn)白噪聲；最后利用通過(guò)檢驗(yàn)的模型進(jìn)行預(yù)報(bào)[9]。

理論上任何ARMA(p，q)模型均可以轉(zhuǎn)化為 AR(p)模型，從方便實(shí)用的角度出發(fā)，本文全部采用 AR(p)模型。

2.1 AR(p)模型的χ2檢驗(yàn)

模型檢驗(yàn)就是對(duì)殘差序列{ε(t)，t∈Z}進(jìn)行檢驗(yàn)。如果建立的模型已經(jīng)完全將原時(shí)間序列包含的所有變化趨勢(shì)提取出來(lái)，則{ε(t)，t∈Z}是平穩(wěn)白噪聲序列，從而證明建立的模型是合適的；反之，若殘差序列不是平穩(wěn)白噪聲序列，則表明建立的模型沒(méi)能將原數(shù)據(jù)序列的變化趨勢(shì)提取完全，因而應(yīng)進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行修正或重新建立模型[10]。

對(duì)于AR(p)模型，殘差為：

構(gòu)造χ2的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：

檢驗(yàn)的假設(shè)：

H0：ρK=0，當(dāng)k≥m；H0：ρK≠0，對(duì)某些當(dāng)k≤m。

2.2 AR(p)模型的預(yù)報(bào)

AR(p)的最小均方誤差預(yù)測(cè)公式為

(1)

則根據(jù)式(1)，AR(p)的遞推預(yù)測(cè)公式可表示為

AR(p)模型的最小均方預(yù)測(cè)公式簡(jiǎn)便實(shí)用，根據(jù)xm，xm-1，…，xm-p+1即可求得多步的預(yù)測(cè)值，因而其適用性較強(qiáng)。

3 灰色系統(tǒng)GM(1，1)建模

3.1 數(shù)據(jù)序列預(yù)處理

原始數(shù)據(jù)序列為：

X(0)=[x(0)(1)，x(0)(2)，…x(0)(n)]

將X(1)(k)做一次累加：

X(1)=[x(1)(1)，x1(2)，…x(1)(n)]

計(jì)算X(1)(k)背景值：

3.2 建立一階微分方程

3.3 微分方程的解

用最小二乘法求解參數(shù)a和b，得：

A=[a，b]T=(BTB)-1BTYn

模擬預(yù)測(cè)值表達(dá)式為：

(1)殘差檢驗(yàn)

(2)均方差比值檢驗(yàn)與小誤差概率檢驗(yàn)

X(0)(k)的均值和方差：

ε(k)的均值和方差：

計(jì)算均方差比值C及小概率誤差P：

均方差比值合格模型要求：對(duì)于給定的C0>0，C

小誤差概率合格模型要求：對(duì)于給定的P0>0，P

4 灰色時(shí)間序列組合模型的工程應(yīng)用

4.1 組合預(yù)測(cè)的權(quán)重組合模型

單個(gè)模型能針對(duì)效應(yīng)量的某些影響因素構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，反映這些因素對(duì)效應(yīng)量的影響，因而具有一定的局限性。而實(shí)際上，效應(yīng)量與其影響因素之間的關(guān)系是復(fù)雜多變的，單項(xiàng)模型難以反映全部環(huán)境量對(duì)效應(yīng)量變性規(guī)律的影響[11]。

組合預(yù)測(cè)理論認(rèn)為：對(duì)同一個(gè)研究對(duì)象，組合預(yù)測(cè)方法將建立在不同信息基礎(chǔ)上的單項(xiàng)模型有機(jī)的組合在一起，綜合各個(gè)模型的優(yōu)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，從而全面系統(tǒng)綜合地反映物體的變形情況，提高預(yù)測(cè)精度。組合模型并不是各個(gè)模型的簡(jiǎn)單拼盤，每個(gè)單項(xiàng)模型都不是孤立存在的，而是彼此聯(lián)系的，共同組成一個(gè)復(fù)雜的政體。組合預(yù)測(cè)模型大多優(yōu)于單項(xiàng)模型的預(yù)測(cè)效果[12]。

權(quán)重組合模型：

其中：wj表示第j個(gè)模型在組合模型中的權(quán)重，wj應(yīng)滿足

權(quán)重系數(shù)wj可以通過(guò)多種計(jì)算方法就求解得到，常用的有均方導(dǎo)數(shù)法、方差倒數(shù)法、算術(shù)平均法、最優(yōu)加權(quán)法、標(biāo)準(zhǔn)差法、簡(jiǎn)單加權(quán)法等。本章介紹最優(yōu)加權(quán)法。4.2 組合模型最優(yōu)權(quán)系數(shù)

將誤差統(tǒng)計(jì)量選定為擬合誤差et，則線性規(guī)劃模型可表示為：

(2)

用矩陣表示上式中的各項(xiàng)，即：

W=(w1，w2，…，wJ)T，R=(1，1，…，1)T

ej=[e1(j)，e2(j)，…，eN(j)]T

e=[e1，e2，…，eN]T，j=1，2，…，J

E為正定對(duì)稱矩陣，則：

式(2)可表示為：

引進(jìn)Lagrange乘子，求極小值：

即：EW-λR=0，W=λE-1R

可得：RTW=1，即RT(λE-1R)=1

因而Lagrange乘子λ可表示為：

λ=(RTE-1R)-1

最優(yōu)權(quán)W0和最小值Q0為：

(RTE-1R)-1E-1R=W0

(RTE-1R)-1=Q0

4.3 算例分析

某地鐵隧道是某地鐵一號(hào)線一個(gè)重要標(biāo)段，而三線大跨隧道施工是本標(biāo)段控制工期的關(guān)鍵，L=127.225 m，主要穿越K1g-2-3a泥質(zhì)粉砂巖(中～微風(fēng)化)，洞口地段穿越粉質(zhì)黏土、粉質(zhì)黏土混卵礫石、強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)粉砂巖，拱頂覆土厚度 0.5 m～30 m。

施工中建立了位移監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，它主要根據(jù)位移時(shí)間曲線來(lái)描述圍巖的變形，以便了解圍巖松動(dòng)破壞范圍，對(duì)圍巖穩(wěn)定性作評(píng)價(jià)。 選擇RK1+062斷面位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作建模分析，具有典型意義。數(shù)據(jù)單位為mm。

V7測(cè)點(diǎn)實(shí)測(cè)值與MGM(1，3)+AR(3)模型擬合值對(duì)比表 表1

V7測(cè)點(diǎn)MGM(1，3)模型與MGM(1，3)+AR(3)

圖1 實(shí)測(cè)曲線與MGM(1，3)、MGM(1，3)+AR(3)與擬合預(yù)測(cè)曲線

5 結(jié) 論

本文討論了組合預(yù)測(cè)模型理論，并基于樁基沉降變形數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的組合模型，組合模型綜合了單項(xiàng)模型的優(yōu)點(diǎn)，提高了模擬預(yù)測(cè)精度。

MGM(1，3)和AR(3)的權(quán)重組合模型綜合了灰色模型和時(shí)間序列模型的優(yōu)點(diǎn)，既反映數(shù)據(jù)序列變化的趨勢(shì)項(xiàng)又考慮數(shù)據(jù)序列隨機(jī)波動(dòng)的影響，這是單項(xiàng)模型所不具備的；組合模型擬合與預(yù)測(cè)精度均比單個(gè)模型高；組合模型的短期預(yù)報(bào)精度高，中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)精度低；組合模型的模擬預(yù)測(cè)精度受到單項(xiàng)模型的限制，單項(xiàng)模型的精度較低時(shí)，組合模型的精度也較低。

MGM(1，3)+AR(3)組合模型不僅能夠反映數(shù)據(jù)序列的發(fā)展變化的趨勢(shì)性，而且還能考慮數(shù)據(jù)序列隨機(jī)波動(dòng)的影響，與MGM(1，3)模型相比，組合模型擬合與預(yù)測(cè)的模擬預(yù)測(cè)精度高。

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Deformation Prediction of Tunnel Surrounding Rock Based on Grey Time Series Combined Model

Huang Yonghong

(Chongqing Survey Institute，Chongqing 400020，China)

With more and more subway construction in big cities，engineering accidents occurred one after another. For the tunnel excavation has the complexity and the particularity，it is very important to fully understand and grasp the deformation rule of tunnel surrounding rock，so as to avoid unnecessary accidents. Based on the deformation monitoring data of tunnel surrounding rock during construction，in this paper the time series analysis，the grey system theory and the combination model prediction method are studied. The results show that the MGM(1，3)+AR(3) model combination can not only reflect the trend of the development and change of the sequence data，but also consider the effects of stochastic fluctuations in the data sequence，which can fit and forecast with high precision. The research results provide a reliable basis for the safety of the tunnel surrounding rock construction period and operation period，and provide reference for scientific research and theoretical calculation.

grey；time series；surrounding rock；deformation prediction

1672-8262(2016)06-127-04

TU413.6

A

2016—05—03

黃永紅(1966—)，男，高級(jí)工程師，主要從事測(cè)繪監(jiān)測(cè)工作。

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51408191)