CN117725843B - 一种基于深度学习的房屋结构变形预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于房屋形变监测技术领域，涉及一种基于深度学习的房屋结构变形预测方法，分析影响房屋结构变形的影响因素，确定动态影响因子，形成因子测量数据序列，使用时变模型对因子测量数据序列进行趋势值计算，通过将趋势值输入深度神经网络模型进行因子重要度计算；获取不同时间段的房屋结构的实际变形监测数据，对实际变形监测数据进行插值法处理；将插值法处理后的变形监测数据和因子重要度最高的S个动态影响因子进行关联映射；基于动态影响因子及其关联映射的变形监测数据，构建多源组合预测模型，输出所有时间段的变形预测总值，大大提高了变形预测精度，有利于帮助监管单位准确的对房屋结构变形进行预测，从而有针对性的提供保护措施。
Description
技术领域
本发明属于房屋形变监测技术领域，更具体地，涉及一种基于深度学习的房屋结构变形预测方法。
背景技术
随着我国城市化和现代化发展，各种基础设施建设的规模和数量不断增多，基坑开挖的广度和深度也逐渐扩大。由于基坑开挖过程中会破坏周边土体的原状结构，势必会引起基坑附近的地面沉降和房屋变形。房屋变形是工程安全的重要因素之一，具有出现范围广、破坏性大等特点，施工现场应该特别关注并及时预防。因此，在房屋建筑过程中对房屋变形进行准确有效的监测和预测不可或缺。
另外，高层建筑物在施工期间，随着主体荷载的增加，必然造成主体不规则下沉，而建筑物的稳定性是确保建筑结构稳定的必要条件，其局部不均匀沉降可能导致建筑物发生倾斜。高层建筑自身结构复杂，层数较大，重量亦是惊人，更容易造成地质的沉降量较大；高层建筑本身对于沉降就十分敏感，自身沉降的同时还会影响到周围的建筑；由此可见，在建筑工程施工过程以及投入运营之后对其进行形变监测，且为了确保建筑物的正常施工及安全使用，对高层建筑进行沉降监测和变形趋势预测是非常必要的。
目前常见的房屋结构监测结果通常是通过一系列数据或一些曲线图进行显示，人们还需要对这些数据或曲线图进行研究分析才能获知目前建筑结构的监测结果；通过对房屋和网状钢架建立合成BIM模型，并将监测结果数据在BIM模型上显示，监测结果不便于危险因素分析。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于深度学习的房屋结构变形预测方法，包括如下步骤：
S1、分析影响房屋结构变形的影响因素，确定动态影响因子，形成因子测量数据序列，使用时变模型对所述因子测量数据序列进行趋势值计算，通过将所述趋势值输入深度神经网络模型进行因子重要度计算；
S2、获取不同时间段的房屋结构的实际变形监测数据，对实际变形监测数据进行插值法处理；
S3、将插值法处理后的变形监测数据和因子重要度最高的S个动态影响因子进行关联映射；
S4、基于动态影响因子及其关联映射的变形监测数据，构建多源组合预测模型，输出所有时间段的变形预测总值。
进一步地，步骤S3中，
运用非线性映射条件将第t个动态影响因子xt映射到第j个时间段的变形监测数据Yj当中，非线性映射条件如下所示：
最小化条件：；
限制条件：
；
式中，S是动态影响因子的个数，c是距离系数，是距离变量，/>是第t个动态影响因子xt映射到第j个时间段后的特征向量，w为映射方向向量，b为位移项，T表示转置。
进一步地，为了避免边界效应的产生，为两个相邻时间段内所关联映射的动态影响因子分配权重，从而将相邻时间区间交界点附近的动态影响因子按照权重分别贡献至所述两个相邻时间段。
进一步地，步骤S4中， 设第I个时间段的变形监测数据序列为YI，针对S个动态影响因子，构建S个短时段变形预测模型，将第I个时间段的变形监测数据序列YI作为短时段变形预测模型的输入数据，输出预测值为，多源组合预测模型表示为:
；
其中，是影响第I个时间段的短时段变形预测模型中的动态影响因子的重要度值，/>是利用多源组合预测模型对所有时间段的短时段变形预测模型的变形预测总值。
进一步地，步骤S1中，针对第i个动态影响因子，形成包括M个因子测量数据的因子测量数据序列为：；第k个因子测量数据/>和第k-1个因子测量数据/>之间的时距为tk-tk-1,其中tk为/>与/>之间的总时间间隔，则经过一个间隔时间段后，第k个因子测量数据/>的一次累加数据/>为：
=/>，k=1；
=/>，k≥1；
时变模型为：
；
；
其中，为/>的趋势值，/>，u为辨识参数；
经过P个间隔时间段后，第k个因子测量数据的P次累加数据为/>，/>的趋势值为/>。
进一步地，将形成的趋势值序列作为深度神经网络模型的输入序列，进行因子重要度判断并输出，生成一次输出序列/>(P)，将一次输出序列/>(P)作为深度神经网络模型二次输入序列，生成二次输出序列/>(P)。
进一步地，步骤S1中，第i个动态影响因子的重要度为：
,i=1,2,…，W；
式中，W为动态影响因子的总数为，为深度神经网络模型中第q个卷积层的连接权值，hiq为第q个卷积层的基函数，卷积层总数为Q；
；
为第q个卷积层的扩展常数，cq为第q个卷积层参数；/>(P)为二次输出序列，W个动态影响因子的重要度/>构成了因子重要度序列/>。
相比于现有技术，本发明具有如下有益技术效果：
一种基于深度学习的房屋结构变形预测方法，分析影响房屋结构变形的影响因素，确定动态影响因子，使用时变模型对因子重要度进行判断，选取重要度最高的W个动态影响因子；获取不同时间段的房屋结构的实际变形监测数据，对监测数据进行插值法处理；将插值法处理后的变形监测数据和重要度最高的W个动态影响因子进行关联映射；基于动态影响因子及其关联映射的变形监测数据，构建多源组合预测模型，大大提高了变形预测精度，有利于帮助监管单位准确的对房屋结构变形进行预测，从而有针对性的提供保护措施。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的基于深度学习的房屋结构变形预测方法的流程图；
图2为本发明的原始和插值后的实际变形监测数据曲线图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本发明的具体实施例附图中，为了更好、更清楚的描述系统中的各元件的工作原理，表现所述装置中各部分的连接关系，只是明显区分了各元件之间的相对位置关系，并不能构成对元件或结构内的信号传输方向、连接顺序及各部分结构大小、尺寸、形状的限定。
如图1所示，为本发明的一种基于深度学习的房屋结构变形预测方法的流程图，包括如下步骤：
S1、分析影响房屋结构变形的影响因素，确定动态影响因子，形成因子测量数据序列，使用时变模型对所述因子测量数据序列进行趋势值计算，通过将所述趋势值输入深度神经网络模型进行因子重要度计算。
影响房屋结构变形的影响因素主要包括：水文地质、空间几何、支撑结构体系、施工条件、荷载和周边环境。从影响因素中筛选出多个动态影响因子，包括：基底异常情况、支撑应力变换、降水情况、荷载情况、周边动载、周边变形。
每隔间隔时间段，分别对每个动态影响因子进行测定，形成因子测量数据序列，使用时变模型对因子测量数据序列进行趋势值的提取。
假设动态影响因子的总数为W，针对第i个动态影响因子，形成包括M个因子测量数据的因子测量数据序列为：；第k个因子测量数据和第k-1个因子测量数据/>与/>之间的时距为tk-tk-1，其中tk为/>与/>之间的总时间间隔,则经过一个间隔时间段后，第k个因子测量数据/>的一次累加数据/>为：
=/>，k=1；
=/>，k≥1；
时变模型为：
；
；
其中，为/>的趋势值，/>，u为辨识参数。
则经过P个间隔时间段后，第k个因子测量数据的P次累加数据为/>，/>的趋势值为/>。
使用提取的P个趋势值通过深度神经网络模型进行因子重要度判断并输出。
将因子测量数据序列中M个因子测量数据的趋势值序列作为深度神经网络模型输入序列，生成一次输出序列/>(P)；
将一次输出序列(P)作为深度神经网络模型二次输入序列，生成二次输出序列(P)。
第i个动态影响因子的重要度为：
,i=1,2,…，W；
式中，为深度神经网络模型中第q个卷积层的连接权值，hiq为第q个卷积层的基函数，卷积层总数为Q。
；
为第q个卷积层的扩展常数，cq为第q个卷积层参数。
对W个动态影响因子分别进行上述计算，最后W个动态影响因子的重要度值构成了因子重要度序列/>，按照动态影响因子的重要度值的大小对W个动态影响因子进行排序，采用重要度值最高的S个动态影响因子作为后续映射步骤的基础。
S2、获取不同时间段的房屋结构的实际变形监测数据，对实际变形监测数据进行插值法处理。
由于不同时间间隔的房屋结构的实际变形监测数据并非等时间间隔进行监测记录，因此，需要对房屋结构的实际变形监测数据进行插值，使房屋结构的实际变形监测数据具有等时间间隔。
本实施例采取插值法对房屋结构的实际变形监测数据进行插值，以1个月为时间间距进行插值，生成新的时间序列，插值后共有N组数据，即N个月的监测数据。图2是原始和插值后的实际变形监测数据曲线图。
S3、将插值法处理后的变形监测数据和重要度值最高的S个动态影响因子进行关联映射。
根据变形监测数据时间分布状况和S个动态影响因子对房屋变形的主要影响时间分布状况的重叠性为关联映射原则，当变形监测数据的监测时间段与某个动态影响因子的影响时间段的重叠程度高于阈值，则认为该动态影响因子对该时间段的变形监测数据的起到关键影响，并将该动态影响因子与对该时间段的变形监测数据进行关联映射。
具体采用下述计算方法：
运用非线性映射条件将第t个动态影响因子xt映射到第j个时间段的变形监测数据Yj所在当中，非线性映射条件如下所示：
最小化：；
限制条件：
；
式中，S为动态影响因子的个数，c是距离系数，是距离变量，表示第t个动态影响因子xt到第j个时间段的变形监测数据Yj的距离。/>是第t个动态影响因子xt映射到第j个时间段后的特征向量，w为映射方向向量，b为位移项。
优选地，为了避免边界效应的产生，可以为两个相邻时间段内所关联映射的动态影响因子分配权重，从而在对时间段所发生的变形监测数据的异常信息进行统计时，可以将相邻时间区间交界点附近的动态影响因子按照权重分别贡献至该两个相邻时间段。
S4、基于动态影响因子及其关联映射的变形监测数据，构建多源组合预测模型，输出所有时间段的变形预测总值。
设第I个时间段的变形监测数据序列YI为{yIn,n=1,2,3,…,N}，N为变形监测数据的个数，n代表第n个变形监测数据。
针对S个动态影响因子所针对的不同时间段，构建S个短时段变形预测模型，S个短时段变形预测模型分布在多个不同的时间段。设是利用多源组合预测模型对所有时间段的短时段变形预测模型的变形预测总值，/>是影响第I个时间段的短时段变形预测模型中的动态影响因子的重要度值。短时段变形预测模型采用现有技术中的变形数据预测模型，例如SVM预测模型、LSTM预测模型，该短时段变形预测模型将该时间段内的变形监测数据序列YI作为输入数据，输出预测值为/>。
则多源组合预测模型表示为:
。
是利用多源组合预测模型输出对所有时间段的变形预测总值。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (5)
1.一种基于深度学习的房屋结构变形预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、分析影响房屋结构变形的影响因素，确定动态影响因子，形成因子测量数据序列，使用时变模型对所述因子测量数据序列进行趋势值计算，通过将所述趋势值输入深度神经网络模型进行因子重要度计算；
S2、获取不同时间段的房屋结构的实际变形监测数据，对实际变形监测数据进行插值法处理；
S3、将插值法处理后的变形监测数据和因子重要度最高的S个动态影响因子进行关联映射；
运用非线性映射条件将第t个动态影响因子xt映射到第j个时间段的变形监测数据Yj当中，非线性映射条件如下所示：
最小化条件：；
限制条件：
；
式中，S是动态影响因子的个数，c是距离系数，是距离变量，/>是第t个动态影响因子xt映射到第j个时间段后的特征向量，w为映射方向向量，b为位移项，T表示转置；
S4、基于动态影响因子及其关联映射的变形监测数据，构建多源组合预测模型，输出所有时间段的变形预测总值；
设第I个时间段的变形监测数据序列为YI，针对S个动态影响因子，构建S个短时段变形预测模型，将第I个时间段的变形监测数据序列YI作为短时段变形预测模型的输入数据，输出预测值为，多源组合预测模型表示为:
；
其中，是影响第I个时间段的短时段变形预测模型中的动态影响因子的重要度值，/>是利用多源组合预测模型对所有时间段的短时段变形预测模型的变形预测总值。
2.根据权利要求1所述的房屋结构变形预测方法，其特征在于，所述步骤S3中，为了避免边界效应的产生，为两个相邻时间段内所关联映射的动态影响因子分配权重，从而将相邻时间区间交界点附近的动态影响因子按照权重分别贡献至所述两个相邻时间段。
3.根据权利要求1所述的房屋结构变形预测方法，其特征在于，所述步骤S2中，采取插值法对房屋结构的实际变形监测数据进行插值，以1个月为时间间距进行插值，生成新的时间序列，插值后共有N组监测数据。
4.根据权利要求1所述的房屋结构变形预测方法，其特征在于，所述步骤S4中，设第I个时间段的变形监测数据序列YI为{yIn,n=1,2,3,…,N}，N为变形监测数据的个数，n代表第n个变形监测数据。
5.根据权利要求4所述的房屋结构变形预测方法，其特征在于，短时段变形预测模型采用LSTM预测模型，所述短时段变形预测模型将第I个时间段内的变形监测数据序列YI作为输入数据，输出预测值为。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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