基于集对分析组合理论的全风化边坡位移预测研究

刘文劼; 黄勇军; 潘世强; 谭鹏

doi:10.3969/j.issn.1007-2993.2023.01.006

基于集对分析组合理论的全风化边坡位移预测研究

doi: 10.3969/j.issn.1007-2993.2023.01.006

1.
湖南省交通科学研究院有限公司，湖南长沙　410007
2.
湖南建工交通建设有限公司，湖南长沙　410029

基金项目: 湖南省交通科技项目“高速公路边坡智能监测技术开发与风险管控云平台应用研究”（201907）

详细信息

作者简介:
刘文劼，男，1987年生，汉族，湖南怀化人，博士，高级工程师，主要从事边坡监测及稳定性控制方面的研究，E-mail：liuwje@163.com

中图分类号: P 642; U 416.1⁺4
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出版历程
- 收稿日期: 2021-08-31
- 刊出日期: 2023-02-08

Study on Displacement Prediction of Completely Weathered Slope Based on Set Pair Analysis and Combination Theory

1.
Hunan Transportation Research Institute Co., Ltd., Changsha 410007 , Hunan, China
2.
HNCEG Communications Construction Co., Ltd., Changsha 410029, Hunan, China

摘要

摘要: 风化花岗岩边坡位移受多种不确定因素影响，其预测是一个复杂的不确定性问题。以平益高速某风化花岗岩边坡为研究对象，先利用少量位移监测数据建立五种单项预测模型，然后基于集对关系准则定量分析各单项模型预测值与实测值间的集对关系，并通过联系数确定组合权重系数，最终建立了关于边坡位移的组合预测模型，并将预测数据与实测数据进行了对比验证。研究表明，利用集对分析组合理论建立的模型实现了预测信息的优化组合，相对单项模型，组合模型的预测相对误差最大不超过20%，绝对误差平方SSE、标准误差SE等指标偏小，可为边坡动态施工管理提供更加可靠的依据。拓宽了集对分析组合理论的应用范围，也为解决其他类似工程的位移预测问题提供了思路。
- 边坡 /
- 位移监测 /
- 集对分析 /
- 组合权重系数 /
- 相对误差
Abstract: The displacement of weathered granite slope is affected by many uncertain factors, resulting in complicated uncertain problem for its prediction. A weathered granite slope in Ping-Yi Expressway was taken as the study object. Based on a small number of monitoring data, five single prediction models were established. Then, the set pair relationship between each single model predicted value and the measured value was quantitatively analyzed based on the set pair relation criterion, and the combination weight coefficient was determined by the relation number.Finally,the combined prediction model of slope displacement was established, and the predicted value was compared with the measured value. The study shows that the optimal combination of prediction information is realized by using the set pair analysis and combination theory. Compared with the single model, the maximum relative error of the combined model is less than 20%, and the absolute error square SSE, standard error SSE as well as other indicators are small, which can provide a more reliable basis for dynamic slope construction management. The application scope of the set pair analysis and combination theory is expanded, and ideas for solving displacement prediction problems of other similar projects are provided.
- slope /
- displacement monitoring /
- set pair analysis /
- combined weight coefficient /
- relative errors

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图 1 基于预测结果误差的集对关系准则

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图 2 该边坡的BIM设计图

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图 3 边坡现场图

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图 4 各预测模型的预测误差统计结果

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图 5 单项预测模型和组合预测模型的预测效果

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图 6 各预测模型的相对误差

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表 1 监测点的位移数据

观测天数	7号桩WY05/mm	11号桩WY07/mm
1	0.56	0.33
2	0.82	0.51
3	0.89	0.66
4	1.59	1.10
5	2.26	1.56
6	2.41	1.96
7	2.80	2.43
8	3.42	2.91
9	3.75	3.19
10	3.94	3.43
11	4.47	3.70
12	5.16	3.94
13	5.45	4.15
14	5.91	4.31
15	6.16	4.43
16	6.18	4.55
17	6.20	4.57
18	6.27	4.62
19	6.26

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表 2 单项预测模型在监测点WY05的位移预测结果 mm

天数	实测值	双曲线模型	指数模型	泊松模型	GM(1,1)模型	BP神经网络
1	0.56	0.28	0.17	0.70	0.68	0.64
2	0.82	0.93	0.72	0.91	1.04	0.88
3	0.89	1.44	1.23	1.17	1.40	1.25
4	1.59	1.93	1.72	1.50	1.76	1.63
5	2.26	2.39	2.19	1.88	2.12	2.04
6	2.41	2.83	2.63	2.32	2.48	2.49
7	2.80	3.24	3.05	2.79	2.84	2.95
8	3.42	3.69	3.45	3.29	3.20	3.41
9	3.75	4.09	3.83	3.79	3.56	3.88
10	3.94	4.47	4.19	4.28	3.92	4.33
11	4.47	4.82	4.54	4.72	4.28	4.77
12	5.16	5.18	4.86	5.10	4.64	5.17
13	5.45	5.46	5.17	5.44	5.00	5.53
14	5.91	5.75	5.47	5.71	5.36	5.85
15	6.16	6.04	5.75	5.93	5.72	6.10
16	6.18	6.32	6.01	6.10	6.08	6.29
17	6.20	6.58	6.27	6.23	6.44	6.40
18	6.27	6.83	6.51	6.34	6.80	6.42
19	6.26	6.98	6.74	6.41	7.16	6.34

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表 3 单项预测模型在监测点WY07的位移预测结果 mm

天数	实测值	双曲线模型	指数模型	泊松模型	GM(1,1)模型	BP神经网络
1	0.33	–0.03	–0.04	0.42	0.53	0.20
2	0.51	0.59	0.47	0.59	0.81	0.60
3	0.66	1.05	0.93	0.82	1.09	0.96
4	1.10	1.47	1.36	1.12	1.37	1.43
5	1.56	1.86	1.76	1.48	1.65	1.81
6	1.96	2.22	2.12	1.89	1.93	2.09
7	2.43	2.55	2.46	2.34	2.21	2.16
8	2.91	2.86	2.78	2.78	2.49	2.73
9	3.19	3.24	3.06	3.18	2.77	3.08
10	3.43	3.50	3.33	3.54	3.05	3.40
11	3.70	3.65	3.58	3.82	3.33	3.70
12	3.94	3.88	3.81	4.04	3.61	3.97
13	4.15	4.10	4.02	4.21	3.89	4.19
14	4.31	4.30	4.21	4.33	4.17	4.37
15	4.43	4.49	4.39	4.42	4.45	4.50
16	4.55	4.70	4.56	4.48	4.73	4.58
17	4.57	4.94	4.71	4.52	5.01	4.59
18	4.62	5.00	4.85	4.54	5.29	4.53

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表 4 组合权重系数

双曲线模型	指数模型	泊松模型	GM(1,1)模型	BP神经网络
0.189	0.189	0.239	0.132	0.251

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表 5 预测效果对比

预测模型	绝对误差平方和SSE	标准误差 SE	相对误差平方和SSPE	相对标准误差SPE
双曲线模型	43.21	1.08	0.07	0.04
指数模型	39.55	1.03	0.07	0.04
泊松模型	121.81	1.81	0.47	0.11
GM（1,1）模型	130.47	1.88	1.71	0.21
BP神经网络模型	51.27	1.21	0.37	0.09
组合预测模型	33.30	0.95	0.17	0.07

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