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      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的渠道墩柱斷面過冰能力預(yù)測

      2018-09-10 07:22:27岳春芳朱明遠(yuǎn)吳艷
      人民黃河 2018年6期
      關(guān)鍵詞:冰凌BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      岳春芳 朱明遠(yuǎn) 吳艷

      摘 要:冰凌問題是寒冷地區(qū)渠道冬季輸水面臨的一個主要問題,預(yù)測易出現(xiàn)冰塞的橋墩、閘墩等束窄斷面的過冰能力,對冰水二相流安全輸水具有重要意義。通過物理模型試驗分析墩柱斷面的渠道過冰能力,根據(jù)試驗數(shù)據(jù),采用量綱分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,對渠道墩柱斷面過冰能力進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果較單- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和非線性擬舍得出的結(jié)果更為精確。

      關(guān)鍵詞:冰水二相流;冰凌;過冰能力:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      中圖分類號:TV91;P333

      文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

      doi:10.3969/j.issn.1000-1379.2018.06.034

      凌汛災(zāi)害是我國寒冷地區(qū)輸水渠道在冬季運行中面臨的一個主要問題。我國北方部分輸水渠道類型為寬淺式,冬季運行過程中流量與流速均較小,一旦形成冰蓋,渠床易被冰體充滿,從而喪失通水能力,因此不具備冰蓋運行的條件,只能以冰水二相流的方式輸水。冰水二相流渠道一旦發(fā)生冰凌堵塞,將會迅速發(fā)展為冰塞,造成凌汛災(zāi)害。如何控制水力要素使冰凌順利通過墩柱斷面,成為亟待解決的問題。

      為了分析墩柱斷面的渠道過冰能力,本研究針對物理模型試驗所得數(shù)據(jù),將各水力要素與過冰能力建立定量關(guān)系,利用量綱和諧原理與π定理確定影響渠道過冰能力的主要物理參數(shù),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對渠道過冰能力進(jìn)行預(yù)測。通過對比該算法與單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和非線性擬合的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)該算法精度較高,能較為真實地反映渠道過冰能力,對冬季安全輸水具有一定的指導(dǎo)意義。

      1 試驗條件與試驗設(shè)備

      在玻璃水槽中開展模型試驗,水槽長17.0 m,寬1,2 m,高1.8 m,底坡比降為0.082 4%.通過進(jìn)水管道的閥門對水槽進(jìn)水流量進(jìn)行調(diào)控,水槽流量范圍為0~0.15 m3/s。在進(jìn)水口下游10 m處開始設(shè)置模型墩柱斷面,其中:邊墩2座,半徑0.05 m;中墩3座,直徑0.1 m,墩柱間凈寬0.2 m。模型冰的制備材料采用半精煉石蠟,實測密度為903.3 kg/m3,接近冰塊的密度917 kg/m3。

      模型冰塊平面形狀為正方形,其厚度為0.03 m,模型冰塊邊長分別取墩柱間渠道凈寬的0.5倍、0.8倍與1倍,即0.10、0.16、0.20 m三種尺寸,總冰量為0.06m3,平面面積為2.0 m2。斷面流速分布采用ADV三維流速儀測量,誤差不大于1 mm/s:水槽流量采用回水渠道上的量水堰測量;水深采用鋼板尺測量。表1為不同弗勞德數(shù)下的過冰能力情況。

      2 過冰能力物理參數(shù)的確定

      2.1 量綱分析與仃定理

      對于一個復(fù)雜的物理過程,需要經(jīng)過嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推理和驗算來確定問題的精確解,十分繁瑣。這種情況下首先應(yīng)該考慮的基本方法就是量綱分析[1]。水力學(xué)中常用質(zhì)量、速度、長度、黏性系數(shù)等物理參數(shù)來描述液體的流動及其運動規(guī)律。這些參數(shù)按其性質(zhì)不同分為不同類別,不同類別的物理量可用不同量綱(或因次)進(jìn)行標(biāo)識[2]。量綱可分為基本量綱和導(dǎo)出量綱,國際單位制中將長度、時間和質(zhì)量的量綱作為基本量綱(L、T、M),其他任何一個物理量的量綱都可以通過基本量綱推導(dǎo)出來,這類量綱稱為導(dǎo)出量綱。一般而言,任意導(dǎo)出量綱x可以用3個基本量綱的指數(shù)乘積形式來表嘉示:式中x的性質(zhì)可由指數(shù)α、b、c來反映。

      π定理是量綱分析中的一個重要定理,即當(dāng)一個物理現(xiàn)象可由n個物理量的函數(shù)關(guān)系來描述,而這些物理量包括m種基本量綱時,則可以用量綱分析的方法獲得(n-m)個無量綱數(shù),而這個現(xiàn)象的特征可以用這(n-m)個無量綱數(shù)的關(guān)系式來表示。

      2.2 物理參數(shù)的確定

      為了對流速影響下的冰塊過流能力進(jìn)行定量分析,特將影響墩柱斷面渠道過冰能力的因素表達(dá)成一般計算式:

      f(V、p、p'、t、D、L、Q、J、H、△]=0

      (2)式中:v為水流的平均流速,m/s;p為水的密度,kg/m3;p'7為冰塊密度,kg/m3;t為冰塊厚度,m;D為渠道凈寬,m;/為冰塊邊長,m;Q為流量,m3/s;H為上游水深,m;J為水力坡降;v為過冰能力。

      由于試驗在室內(nèi)進(jìn)行,且不考慮相變過程,因此不考慮氣溫的影響。

      由冰塊弗勞德數(shù)[3-4]的表達(dá)式可知:

      式(4)中流量Q與水深H的改變會引起自變量Ft的改變,視為非獨立變量。受試驗條件的限制,水力坡降.,為固定值,但是在原型渠道中,水力坡降J仍是需要考慮的變量之一,在此視為次要變量。在剔除非獨立變量和次要變量的基礎(chǔ)上,運用π定理,將式(4)無量綱化,選取D、p、V作為基本量,過冰能力△的量綱可以表示為

      3 渠道過冰能力預(yù)測

      3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

      BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一[5]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和儲存大量的輸入一輸出模式映射關(guān)系,而無需事先揭示描述這種關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。其學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最快速下降法,通過反向傳播不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差和最小。

      根據(jù)研究,任何一個連續(xù)函數(shù)與非線性映射的逼近都可以用一個三層向前網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)[6-9],BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號向前傳遞,誤差反向傳遞,根據(jù)預(yù)測誤差調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,從而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的預(yù)測值逐漸接近期望值。

      3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過冰能力預(yù)測

      將表1中前17組試驗數(shù)據(jù)作為輸入樣本,后4組數(shù)據(jù)作為檢驗樣本。應(yīng)用Matlab中的newff()函數(shù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),調(diào)用方式為net= newff([P,T],[MN,1],{‘logsig,‘purelin},‘traingd)。其中:P為輸入值,將上述影響過冰能力的9個物理參數(shù)作為訓(xùn)練樣本的輸入層輸入,得到17行9列的轉(zhuǎn)置矩陣:T為目標(biāo)值(即△);MN為隱含層神經(jīng)元個數(shù),一般通過試算,取所得誤差較小值作為隱含層神經(jīng)元個數(shù):輸出值僅為V一個因變量,將1作為輸出神經(jīng)元個數(shù):由于過冰能力與各個自變量之間為復(fù)雜的非線性關(guān)系,因此輸入層到隱含層采用非線性函數(shù),輸出層采用線性函數(shù)[10]。logsig表示輸入層到隱含層所采用的函數(shù)類型為對數(shù)函數(shù);purelin表示隱含層到輸出層的函數(shù)類型為線性函數(shù);traingd表示訓(xùn)練的類型為基本梯度下降算法。

      3.3 基于量綱分析-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過冰能力預(yù)測

      為了使輸入值和輸出值范圍處于[0,1]的區(qū)間內(nèi),并且防止部分神經(jīng)元達(dá)到過飽和狀態(tài)[11].首先對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,處理方式采用最小、最大規(guī)范化方法:

      建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及調(diào)用方式與上述方法相同,不同之處在于將π定理分析得出的兩個無量綱常數(shù)Ft與L/D作為訓(xùn)練樣本輸入層輸入,得到17行2列的轉(zhuǎn)置矩陣。

      將該算法與未經(jīng)量綱分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及非線性擬合所得結(jié)果進(jìn)行對比,將預(yù)測結(jié)果反歸一化處理,得到最終預(yù)測結(jié)果,見表2。

      由表2可以看出聯(lián)合量綱分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果比單- BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和非線性擬合的結(jié)果更為精確,對于定量評價水力條件、冰塊尺寸與墩柱斷面過冰能力的關(guān)系具有一定的參考意義。

      4 結(jié)語

      通過物理模型試驗得到影響墩柱斷面過冰能力各物理參數(shù)的原始數(shù)據(jù),建立數(shù)學(xué)模型,將量綱分析和非線性處理能力與容錯性很強的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,得出了一種新的算法,該算法既克服了傳統(tǒng)回歸分析過程中多個自變量間的自相關(guān)性,又簡化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測過程中的輸入單元,從而縮短了訓(xùn)練時間,并且提高了精度。經(jīng)過計算發(fā)現(xiàn),此算法與單一 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和非線性擬合方法相比,結(jié)果誤差較小,能較為真實地反映渠道墩柱斷面的過冰能力,有利于預(yù)防冰塞,保障渠道冬季安全輸水。

      參考文獻(xiàn):

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      [11] 劉曉剛,褚桂.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其在年徑流預(yù)報中的應(yīng)用[J].內(nèi)蒙古水利,2011(4):76-78.

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