王中洋 孟憲倫

摘 要：針對隧道時(shí)變性與不確定性，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測風(fēng)機(jī)頻率的算法，通過頻率預(yù)測開啟風(fēng)機(jī)，實(shí)現(xiàn)隧道通風(fēng)自動化。在此算法基礎(chǔ)上，運(yùn)用MIV算法篩選有意義的輸入?yún)?shù)。結(jié)果表明，經(jīng)MIV算法優(yōu)化后，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測風(fēng)機(jī)頻率有較高精確性，符合風(fēng)機(jī)在隧道的運(yùn)行特性，可應(yīng)用于隧道通風(fēng)。

關(guān)鍵詞：隧道通風(fēng)控制算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；MIV

DOI：10.11907/rjdk.171400

中圖分類號：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7800（2018）006-0100-02

Abstract：In view of the time variability and uncertainty of the tunnel， this paper presents an algorithm based on BP neural network to predict the frequency of the fan. On the basis of this algorithm， the MIV algorithm is used to select the input parameters. The results show that the proposed algorithm has a high accuracy in predicting the frequency of the fan， and it can be used in tunnel ventilation.

Key Words：tunnel ventilation control algorithm； BP neural network； MIV

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)增長與綜合國力提升，交通事業(yè)迅猛發(fā)展，公路鐵路不斷向山區(qū)延伸，隧道所占比例越來越高。隧道屬于相對封閉區(qū)域，施工產(chǎn)生的有害氣體會危害施工人員健康。因此，隧道通風(fēng)系統(tǒng)控制策略研究具有重要意義[1]。

我國隧道施工技術(shù)經(jīng)過幾十年發(fā)展，已經(jīng)達(dá)到了發(fā)達(dá)國家水平。因施工中通風(fēng)系統(tǒng)干擾因素多，有關(guān)參數(shù)變化范圍大，目前國內(nèi)外隧道施工通風(fēng)自動控制水平不高[2]。通風(fēng)主要作用是排除隧道內(nèi)施工產(chǎn)生的粉塵與有害氣體，維持機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行，創(chuàng)造良好施工環(huán)境，保障施工人員健康[3-5]。

施工中隧道通風(fēng)系統(tǒng)主要難題是，針對復(fù)雜且不確定的受控對象與環(huán)境如何給出有效控制決策。本文利用MIV算法在現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)中篩選對結(jié)果有意義的數(shù)據(jù)，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量，并應(yīng)用于通風(fēng)系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測。通過MATLAB仿真可以看出，將MIV算法篩選后的數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有更佳動態(tài)特性與較強(qiáng)魯棒性，且對隧道通風(fēng)系統(tǒng)固有非線性因素有較高跟蹤性能。

1 MIV算法數(shù)據(jù)篩選

1.1 MIV算法

實(shí)際情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取，并沒有充足理論依據(jù)，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征較為困難。若將一些對結(jié)果影響較小數(shù)據(jù)引入，會降低BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型精度，影響預(yù)測結(jié)果[6-8]。

MIV算法是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)輸入?yún)?shù)對結(jié)果影響的標(biāo)準(zhǔn)之一，其大小代表了對結(jié)果相關(guān)性影響的大小與方向。MIV的絕對值大小代表對結(jié)果影響的大小，符號代表方向。其原理為：①將樣本中每一個(gè)數(shù)據(jù)特征值增加或減少10%，或自定義其特征值增減量，對此進(jìn)行仿真，得到兩個(gè)仿真結(jié)果；②兩個(gè)仿真結(jié)果差值為變動該自變量后對輸出產(chǎn)生的影響變化值，即IV值；③將IV值按觀測列數(shù)平均得到輸入變量對于應(yīng)變量的網(wǎng)絡(luò)輸出MIV值。用該方法計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)MIV值并根據(jù)大小排序，得到各個(gè)數(shù)據(jù)對結(jié)果影響大小的排序，采用逐步剔除法實(shí)現(xiàn)變量篩選[9]。

1.2 數(shù)據(jù)篩選

本文數(shù)據(jù)源于施工中杭黃鐵路隧道采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在二次襯臺車安裝傳感器裝置，每5s獲取一個(gè)采樣值，共獲取18 000個(gè)采樣值，分別為粉塵濃度、CO濃度、NO-2、O-2、溫度、濕度及風(fēng)機(jī)開啟頻率。其中，粉塵濃度、CO濃度、NO-2、O-2、溫度、濕度作為輸入變量，風(fēng)機(jī)運(yùn)行頻率作為輸出變量。采樣數(shù)據(jù)如圖1所示。

按照前述MIV算法流程，分別計(jì)算粉塵濃度、CO濃度、NO-2、O-2、溫度、濕度MIV值：MIV（粉塵濃度）=1.6139e-5，MIV（CO濃度）=6.5349e-9，MIV（NO-2）=0，MIV（O-2）=-0.0011，MIV（溫度）=0.0108，MIV（濕度）=0.059。輸入?yún)?shù)MIV值按大小排序：MIV（粉塵濃度）>MIV（CO濃度）>MIV（濕度）>MIV（溫度）>MIV（O-2）>MIV（NO-2）。其中，NO-2、O-2的MIV值小于粉塵濃度、CO濃度、溫度、濕度MIV值，對風(fēng)機(jī)頻率影響較小。因此取粉塵濃度、CO濃度、溫度、濕度4個(gè)輸入變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

2.1 BP算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有3層及以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，含輸入層、隱含層、輸出層，上下層之間實(shí)現(xiàn)全連接，每層神經(jīng)元之間實(shí)現(xiàn)無連接。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可實(shí)現(xiàn)輸入與輸出的任意非線性函數(shù)映射，對于離散度大、非線性高、時(shí)變性強(qiáng)的系統(tǒng)具有很強(qiáng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，能貯存大量輸入-輸出模式映射關(guān)系，無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。因此，廣泛應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識別與期望追蹤等領(lǐng)域[10]。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由正向傳播與反向傳播組成。正向傳播是輸入信號從隱含層最終傳遞到輸出層，如果輸出層得到期望軌跡，則學(xué)習(xí)參數(shù)過程終止，否則轉(zhuǎn)到反向傳播。反向傳播是將輸出期望差值從隱含層傳到輸出層，并將之分配到各層所有神經(jīng)元，得到各層神經(jīng)元誤差，用誤差信號修正各神經(jīng)元權(quán)值。正向傳播與反向傳播周而復(fù)始，不斷修正各層神經(jīng)元權(quán)值，直到得到期望輸出值。這種權(quán)值不斷更新、修正的過程就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程，學(xué)習(xí)過程持續(xù)到完成設(shè)定學(xué)習(xí)次數(shù)或輸出期望差值達(dá)到可接受范圍為止[11]。

經(jīng)MIV算法篩選后，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入層為分為4個(gè)神經(jīng)元（分別對應(yīng)于粉塵濃度、CO濃度、溫度、濕度）。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中間層神經(jīng)元在3～13個(gè)之間，以誤差最小為依據(jù)，選取6個(gè)神經(jīng)元；輸出層對應(yīng)頻率值，神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1。為避免因輸入輸出數(shù)據(jù)數(shù)量級差別大造成網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差大，將所有數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)換為[0，1]之間的數(shù)，進(jìn)行標(biāo)度轉(zhuǎn)換。圖2為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

2.2 數(shù)據(jù)與參數(shù)訓(xùn)練

本文將傳感器采集的粉塵濃度、CO濃度、溫度、濕度數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，風(fēng)機(jī)頻率作為模型的輸出。根據(jù)現(xiàn)場風(fēng)機(jī)司機(jī)操作記錄，學(xué)習(xí)風(fēng)機(jī)控制規(guī)律。風(fēng)機(jī)頻率采樣點(diǎn)如圖3所示。

結(jié)合實(shí)際工況，采樣后期（15 000個(gè)采樣點(diǎn)之后）粉塵濃度、CO濃度、溫度、濕度參數(shù)特性相對穩(wěn)定，隧道空氣質(zhì)量能夠滿足工況要求，保障施工人員健康。此時(shí)，為節(jié)約能源降低了風(fēng)機(jī)頻率。因此，采樣后期數(shù)據(jù)沒有實(shí)際意義，應(yīng)選用1～15 000的采樣點(diǎn)進(jìn)行仿真。

由圖4、圖5可看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠預(yù)測風(fēng)機(jī)頻率趨勢。比較圖3、圖4，發(fā)現(xiàn)經(jīng)MIV算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能提高模型精度，應(yīng)用于隧道通風(fēng)系統(tǒng)可更準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)機(jī)頻率。

3 結(jié)語

本文在隧道通風(fēng)系統(tǒng)中，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測風(fēng)機(jī)頻率。通過MIV算法，在6個(gè)參數(shù)中篩選出4個(gè)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模精度影響較大的參數(shù)作為輸入?yún)?shù)。輸

入?yún)?shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，風(fēng)機(jī)頻率作為輸出，利用MTLAB仿真軟件進(jìn)行仿真。結(jié)果表明：①利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)機(jī)頻率預(yù)測開啟；②經(jīng)MIV算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能快速、準(zhǔn)確逼近風(fēng)機(jī)頻率曲線。因此，本文提出方法是可行有效的，可應(yīng)用于隧道通風(fēng)系統(tǒng)。

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（責(zé)任編輯：何 麗）