CN109359738A - 一种基于qpso-bp神经网络的滑坡危险性评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于QPSO‑BP神经网络的滑坡危险性评估方法，包括如下步骤：S1：采集历史滑坡样本；S2：使用等频率划分方法，确定评价阈值并根据评价阈值划分评价标准；S3：评价影响因子和破坏程度，构成数据集；S4：建立QPSO‑BP评估模型；S5：根据QPSO‑BP评估模型，输入训练集进行训练，得到训练后QPSO‑BP评估模型；S6：根据训练后QPSO‑BP评估模型，输入测试集，计算影响因子的权重；S7：根据影响因子权重，在Arcgis对评估区域影响因子的图件进行叠加，形成评估区域的滑坡危险度评估区划图；本发明解决了现有技术存在的评价模型的精度低、速度慢以及不适用于大面积区域评估的问题。

Description

一种基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法
技术领域
本发明属于工程建设技术领域，具体涉及一种基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法。
背景技术
滑坡是目前山区工程建设中遇到的数量最多、危害性最大的自然灾害，如何理解滑坡发生的力学机制以及快速识别工程范围内危险度较高的位置对工程的前期规划、设计极其重要。像公路、铁路这样的重要线性工程，工程辐射面积较大，建设区域内可能存在的滑坡数量有几千至几万个，这样的工程特点对滑坡危险度评估技术提出了更严格的要求：如何在保证精度和速度前提下，最大程度地扩大评估范围。
区域滑坡危险度评估是对评估区域内的滑坡影响因子致灾可能性和严重程度的综合反映，在相同触发因子条件下，危险度评价值高的地方发生危害性较大的滑坡的可能性大。目前区域滑坡危险度评估模型主要使用统计模型。
统计模型是一种建立在已有滑坡统计分析的基础上，对未来的滑坡危险度进行预测的方法，其基本假设是：过去滑坡的地理环境条件，极有可能导致未来滑坡的产生。因此统计模型通常需要大量的历史滑坡数据，即滑坡样本，通过机器学习的方式来构建预测模型，滑坡样本的质量和统计模型的选择共同决定了预测结果的质量。在滑坡危险度评价中常用的统计模型有支持向量机(SVM)、逻辑回归、模糊逻辑分析、决策树、BP神经网络等，虽然这些模型在小面积(几千平方公里)区域的滑坡危险度评价中具有较好的精度，但是随着评估面积的提升，影响因子空间变异性越来越突出，这些模型的评估能力(精度、速度)必然随之下降，因此，为了满足线性工程的滑坡危险度评估需求，建立一种适用于大面积区域的滑坡危险度预测模型，并探讨其评估能力的工作十分必要。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种精度高、速度快以及适用于大面积区域评估的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，解决了现有技术存在的评价模型的精度低、速度慢以及不适用于大面积区域评估的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
一种基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，包括如下步骤：
S1：采集评估区域的历史滑坡样本；
S2：使用等频率划分方法，确定评价阈值并根据评价阈值划分评价标准；
S3：根据评价标准，评价历史滑坡样本的影响因子和破坏程度，构成数据集，并分为训练集和测试集；
S4：使用量子粒子群QPSO算法优化BP神经网络的权重和阈值，建立QPSO-BP评估模型；
S5：根据QPSO-BP评估模型，输入训练集进行训练，得到训练后QPSO-BP评估模型；
S6：根据训练后QPSO-BP评估模型，输入测试集，计算影响因子的权重；
S7：根据影响因子权重，在Arcgis对评估区域影响因子的图件进行叠加，形成评估区域的滑坡危险度评估区划图，实现滑坡危险性评估。
进一步地，步骤S1中，采集的历史滑坡样本数量大于50个。
进一步地，步骤S2中，等频率划分方法是指等面积划分滑坡样本评价因子即影响因子的分布曲线与坐标轴所围成的面积，以面积划分的边界评价值作为评价阈值来构建评价标准，计算公式为：
式中，ΔA为划分面积；S为影响因子的评价值与坐标轴围成的面积；N为评价区间数量。
进一步地，影响因子的评价值与坐标轴围成的面积的计算公式为：
式中，S为影响因子的评价值与坐标轴围成的面积；g(n)为影响因子评价值分布曲线；n为坐标值变量。
进一步地，步骤S3中，影响因子包括区域内高程、植被指数、坡度、年均降雨量、地表切割密度以及岩土类型。
进一步地，步骤S4中，BP神经网络结构包含依次设置的6个输入层、6个隐含层以及1个输出层。
进一步地，步骤S4中，使用QPSO算法确定BP神经网络的初始权重和阈值，建立QPSO-BP评估模型，计算公式为：
式中，X(t+1)为第t+1次进化的粒子位置函数；P(t)为第t次进化的粒子在空间出现的概率函数；L(t+1)为第t+1次进化的自定义随机分布概率函数；u为0-1内的随机数；t为进化代数。
进一步地，粒子在空间出现的概率函数的计算公式为：
式中，P(t)为第t次进化的粒子在空间出现的概率函数；为0-1内的随机数；pbest为第i个粒子搜索到的最优位置，为个体极值，且pbest＝(Pi1,Pi2,...,PiN),i＝1,2,...；gbest为搜索到的最优全局极值，且gbest＝(Pg1,Pg2,...,PgN),i＝1,2,...；i为粒子变量。
进一步地，自定义随机分布概率函数的计算公式为：
L(t+1)＝2β|mbest-X(t)|
式中，L(t+1)为t+1次进化的自定义随机分布概率函数；mbest为蒙特卡洛模拟最佳位置；X(t)为第t次进化的粒子位置函数；β为收扩系数。
进一步地，蒙特卡洛模拟最佳位置的计算公式为：
式中，mbest为；M为粒子数量；Pin'为第i个粒子的最佳位置概率；n'为目标空间维数变量，n'＝1,...,N，其中N为目标空间维数。
本发明的有益效果为：
本发明使用等频率划分方法，确定评价阈值并根据评价阈值划分评价标准，提高了精确度，利用量子粒子群算法QPSO改进了BP神经网络的初始权重、阈值选择过程，并建立了用于大面积区域滑坡危险度评估的QPSO-BP模型，使用该模型进行大面积区域的滑坡危险度评估时，满足了线性工程的滑坡危险度评估需求，提高了评估的精度和速度。
附图说明
图1为基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法流程图；
图2为实施例评价区域滑坡历史样本分布图；
图3为滑坡影响因子评价阈值的等频率划分方法实施例结果图；
图4为精度测试结果图；
图5为实施例评价区域滑坡危险度区划图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
一种基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1：采集评估区域的数量大于50个的历史滑坡样本，样本分布如图2所示；
S2：使用等频率划分方法，确定评价阈值并根据评价阈值划分评价标准，结果如表1滑坡影响因子评价标准表和表2滑坡破坏程度评价标准表所示；
等频率划分方法是指等面积划分滑坡样本评价因子即影响因子的分布曲线与坐标轴所围成的面积，以面积划分的边界评价值作为评价阈值来构建评价标准，提高了评价的精确度，计算公式为：
式中，ΔA为划分面积；S为影响因子的评价值与x轴围成的面积；N为评价区间数量；
影响因子的评价值与x轴围成的面积的计算公式为：
式中，S为影响因子的评价值与x轴围成的面积；g(n)为影响因子评价值分布曲线；n为坐标值变量；
以坡度为例，得到的滑坡影响因子评价阈值的等频率划分方法实施例结果如图3所示；
表1
表2
破坏程度描述 评价值
坡体位移小，滑落体积小，基本不危害公路通行能力 0～30
坡体位移明显，滑落体靠近或侵入公路，影响公路通行 30～40
坡体位移较大，滑落体侵入公路1车道以上，需清理车道 40～60
坡体位移大，滑落体积大，需工程队清理车道方可通行 60～80
坡体破坏明显，滑落体阻塞车道甚至损毁公路，需1天以上专业疏通 80～100
S3：根据评价标准，评价历史滑坡样本的影响因子和破坏程度，构成数据集，如表3所示，并分为训练集和测试集，数量比例为7:3；
表3
影响因子包括区域内高程、植被指数、坡度、年均降雨量、地表切割密度以及岩土类型；
S4：使用量子粒子群QPSO算法优化BP神经网络的权重和阈值，建立QPSO-BP评估模型；
使用QPSO算法确定BP神经网络的初始权重和阈值，建立QPSO-BP评估模型，在一个N维目标空间中，有M个粒子组成一个群落，在量子空间中，粒子的速度和位置可通过波函数ψ(X→t)来描述，并通过求解薛定谔方程得到粒子在空间某一点出现的概率密度函数，随后通过蒙特卡洛随机模拟的方式得到粒子的位置方程，计算公式为：
式中，X(t+1)为第t+1次进化的粒子位置函数；P(t)为第t次进化的粒子在空间出现的概率函数；L(t+1)为第t+1次进化的自定义随机分布概率函数；u为0-1内的随机数；t为进化代数；
粒子在空间出现的概率函数的计算公式为：
式中，P(t)为第t次进化的粒子在空间出现的概率函数；为0-1内的随机数；pbest为第i个粒子搜索到的最优位置，为个体极值，且pbest＝(Pi1,Pi2,...,PiN),i＝1,2,...；gbest为搜索到的最优全局极值，且gbest＝(Pg1,Pg2,...,PgN),i＝1,2,...；i为粒子变量；
自定义随机分布概率函数的计算公式为：
L(t+1)＝2β|mbest-X(t)|
式中，L(t+1)为t+1次进化的自定义随机分布概率函数；mbest为蒙特卡洛模拟最佳位置；X(t)为第t次进化的粒子位置函数；β为收扩系数；
蒙特卡洛模拟最佳位置的计算公式为：
式中，mbest为蒙特卡洛模拟最佳位置；M为粒子数量；Pin'为是第i个粒子的最佳位置概率；n'为目标空间维数变量，n'＝1,...,N，其中N为目标空间维数；
BP神经网络结构包含依次设置的6个输入层、6个隐含层以及1个输出层；
S5：根据QPSO-BP评估模型，输入训练集进行训练，得到最佳配置的训练后QPSO-BP评估模型，提高了测试的速度；
S6：根据训练后QPSO-BP评估模型，输入测试集，计算影响因子的权重，结果如表4影响因子权重表所示，其精度测试结果如图4所示；
表4
S7：根据影响因子权重，在Arcgis对评估区域影响因子的图件进行叠加，形成评估区域的滑坡危险度评估区划图，如图5所示，实现滑坡危险性评估。
本发明使用等频率划分方法，确定评价阈值并根据评价阈值划分评价标准，提高了精确度，利用量子粒子群算法QPSO改进了BP神经网络的初始权重、阈值选择过程，并建立了用于大面积区域滑坡危险度评估的QPSO-BP模型，使用该模型进行大面积区域的滑坡危险度评估时，满足了线性工程的滑坡危险度评估需求，提高了评估的精度和速度。

Claims (10)

1.一种基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：采集评估区域的历史滑坡样本；
S2：使用等频率划分方法，确定评价阈值并根据评价阈值划分评价标准；
S3：根据评价标准，评价历史滑坡样本的影响因子和破坏程度，构成数据集，并分为训练集和测试集；
S4：使用量子粒子群QPSO算法优化BP神经网络的权重和阈值，建立QPSO-BP评估模型；
S5：根据QPSO-BP评估模型，输入训练集进行训练，得到训练后QPSO-BP评估模型；
S6：根据训练后QPSO-BP评估模型，输入测试集，计算影响因子的权重；
S7：根据影响因子权重，在Arcgis对评估区域影响因子的图件进行叠加，形成评估区域的滑坡危险度评估区划图，实现滑坡危险性评估。
2.根据权利要求1所述的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述步骤S1中，采集的历史滑坡样本数量大于50个。
3.根据权利要求1所述的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述步骤S2中，等频率划分方法是指等面积划分滑坡样本评价因子即影响因子的分布曲线与坐标轴所围成的面积，以面积划分的边界评价值作为评价阈值来构建评价标准，计算公式为：
式中，ΔA为划分面积；S为影响因子的评价值与坐标轴围成的面积；N为评价区间数量。
4.根据权利要求3所述的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述影响因子的评价值与坐标轴围成的面积的计算公式为：
式中，S为影响因子的评价值与坐标轴围成的面积；g(n)为影响因子评价值分布曲线；n为坐标值变量。
5.根据权利要求1所述的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述步骤S3中，影响因子包括区域内高程、植被指数、坡度、年均降雨量、地表切割密度以及岩土类型。
6.根据权利要求1所述的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述步骤S4中，BP神经网络结构包含依次设置的6个输入层、6个隐含层以及1个输出层。
7.根据权利要求1所述的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，所述步骤S4中，使用QPSO算法确定BP神经网络的初始权重和阈值，建立QPSO-BP评估模型，计算公式为：
式中，X(t+1)为第t+1次进化的粒子位置函数；P(t)为第t次进化的粒子在空间出现的概率函数；L(t+1)为第t+1次进化的自定义随机分布概率函数；u为0-1内的随机数；t为进化代数。
8.根据权利要求7所述的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，粒子在空间出现的概率函数的计算公式为：
式中，P(t)为第t次进化的粒子在空间出现的概率函数；为0-1内的随机数；pbest为第i个粒子搜索到的最优位置，为个体极值，且pbest＝(Pi1,Pi2,...,PiN),i＝1,2,...；gbest为搜索到的最优全局极值，且gbest＝(Pg1,Pg2,...,PgN),i＝1,2,...；i为粒子变量。
9.根据权利要求8所述的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，自定义随机分布概率函数的计算公式为：
L(t+1)＝2β|mbest-X(t)|
式中，L(t+1)为t+1次进化的自定义随机分布概率函数；mbest为蒙特卡洛模拟最佳位置；X(t)为第t次进化的粒子位置函数；β为收扩系数。
10.根据权利要求9所述的基于QPSO-BP神经网络的滑坡危险性评估方法，其特征在于，蒙特卡洛模拟最佳位置的计算公式为：
式中，mbest为蒙特卡洛模拟最佳位置；M为粒子数量；Pin'为第i个粒子的最佳位置概率；n'为目标空间维数变量，n'＝1,...,N，其中N为目标空间维数。
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