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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在求解大氣折光系數(shù)的應(yīng)用研究

2018-09-04 09:15:52王占武
世界家苑 2018年8期
關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度

王占武

摘 要:在精密三角高程測量中,大氣折光系數(shù)對高程測量的結(jié)果尤為重要。大氣折光系數(shù)受外界環(huán)境的影響明顯,對于其求解的方法有多種,本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RBF進(jìn)行其求解,實踐證明,滿足生產(chǎn)需求。

關(guān)鍵詞:大氣折光系數(shù);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);精度

1.引言

邊坡的巖土體破壞往往不是突然發(fā)生的,在失穩(wěn)前有相當(dāng)長的時間處于變化中,通過對其監(jiān)測,可以預(yù)測、預(yù)報邊坡的失穩(wěn)滑動,也可利用其動態(tài)變化規(guī)律檢驗邊坡治理方案的正確性。

邊坡的監(jiān)測類別具有多樣性,例如地表變形監(jiān)測、地表裂縫錯位監(jiān)測、深部位移監(jiān)測等。其中地表大地變形監(jiān)測是邊坡監(jiān)測中常用的方法,采用十字交叉布點、放射狀布點、任意布點等方法在監(jiān)測地段布設(shè)監(jiān)測點,用儀器定期觀測監(jiān)測點與基準(zhǔn)點的位移變化來確定邊坡的穩(wěn)定性。利用全站儀在點位觀測中,監(jiān)測點的高程 利用三角高程方法得到,即: ,而 ,其中對于大氣折光系數(shù)k主要取決于溫度梯度和大氣密度,對于該系數(shù)的確定方法有多種。經(jīng)典作法是在已知其精密水準(zhǔn)高程的兩個點A、B上通過觀測垂直角 和平距 ,精確量取儀器高 和目標(biāo)高 ,可計算測站在該方向的K值,見公式(1)。若在不同時段t觀測,可得出不同時段K的一系列離散值,通過擬合可得到k隨時間的變化曲線,利用該曲線可得到該地區(qū)的k值。如不考慮量取儀器高度量取誤差、目標(biāo)高度量取誤差、精密水準(zhǔn)測量的實測誤差,大氣折光系數(shù)K的精度如(2)式所示,不難理解,測角精度越高,計算的K值精度越高;在相同儀器精度的條件下,豎直角越小、距離越長,所計算K值的精度越高;反之越低。

2.大氣折光系數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測

大氣折光系數(shù)K的獲取除了上述方法外,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有效的方法。

我們知道人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力。通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重復(fù)地輸入數(shù)據(jù),每次都調(diào)整權(quán)重以改善結(jié)果,最終達(dá)到所希望的輸出。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其具有克服局部極小值的性能,本文利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來求解大地折光系數(shù)。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)較為簡單,只有三層結(jié)構(gòu),即:輸入層,隱含層,輸出層,徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程分為兩步,首先為無導(dǎo)師學(xué)習(xí),訓(xùn)練確定輸入層與隱含層的權(quán)值 ;第二步為有導(dǎo)師學(xué)習(xí),確定隱層與輸出層之間的權(quán)值 。

(1)確定參數(shù)

①確定輸入向量X,其中 (n—輸入層的單元數(shù)),

②確定輸出向量 ( —輸入層的單元數(shù))和希望輸出向量 。

③初始化隱含層至輸出層的連接權(quán)值 。

④初始化隱含層各神經(jīng)元的中心參數(shù) 。

⑤初始化寬度向量

為輸出層第k個神經(jīng)元與隱層第j個神經(jīng)元的權(quán)重。

其中,(3)式中 為第k個輸出神經(jīng)元與第j個隱層神經(jīng)元在第t次迭代計算時的調(diào)節(jié)權(quán)重;(4)式中 為第j個隱層神經(jīng)元對應(yīng)于與第i個輸入神經(jīng)元在第t次迭代計算時的中心分量;(5)式中 為中心 對應(yīng)的寬度; 為學(xué)習(xí)因子; 為評價函數(shù)。其中:

式中 為第k個輸出神經(jīng)元在第l個輸入樣本時的期望輸出值; 為第k個輸出神經(jīng)元在第l個輸入樣本時的網(wǎng)絡(luò)輸出值。

3.算例

大氣折射的變化,除了與大氣狀態(tài)有關(guān),還與地形、地貌等有關(guān),本文采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣折光系數(shù)實時改正方法一文的部分?jǐn)?shù)據(jù),見表1。

以看出,利用RBF解求的k值基本滿足精度需求。

4.結(jié)束語

以地形、時段、氣溫和氣壓為網(wǎng)絡(luò)輸入,折光系數(shù)為網(wǎng)絡(luò)輸出應(yīng)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行折光系數(shù)的求解,精度滿足實際需求。從表2中數(shù)據(jù)可以看出,預(yù)測的數(shù)據(jù)與實際大氣折光系數(shù)擬合較好。當(dāng)然,如果把較多的影響大氣折光的因素考慮進(jìn)來,那么K值的精度將更能提高。

基金項目:遼寧省交通高等??茖W(xué)校2017年技術(shù)應(yīng)用型校級重點科研項目;項目名稱:山體滑坡中變形點的優(yōu)化監(jiān)測方案設(shè)計;項目編號:Lnccjyky201702

參考文獻(xiàn)

[1]李鳳明,李宏艷,孫維吉.基于支持向量機的露天礦邊坡地表變形預(yù)測[J].煤炭學(xué)報,2008.

[2] 宋衛(wèi)東,付建新,王東旭.露天轉(zhuǎn)地下開采圍巖破壞規(guī)律的物理與數(shù)值模擬研究[J].煤炭學(xué)報,2012.

[3] 連岳泉,李孝兵,王小成.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大氣折光系數(shù)實時改正方法[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報,2005.

(作者單位:遼寧省交通高等??茖W(xué)校)

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