一种考虑时空特性的深度学习地表沉降预测方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑时空特性的深度学习地表沉降预测方法

【技术实现步骤摘要】
一种考虑时空特性的深度学习地表沉降预测方法


[0001]本专利技术属于沉降预测
，涉及一种考虑时空特性的深度学习地表沉降预测方法
。

技术介绍

[0002]随着城市规模的不断扩大和城市人口的不断增加，居民出行需求和出行距离都在增加
。
轨道交通因其高效和运输能力大的特点，在居民出行中发挥着越来越重要的作用，越来越多的居民选择轨道交通出行
。
但是，轨道交通建设过程中存在很多工程安全问题，尤其是在建设初期的基坑开挖过程中
。
基坑开挖会引发周围地表沉降，预警不及时可能会引发地面及周围建筑的坍塌，威胁人民生命财产
。
因此，地表沉降预测至关重要
。
[0003]为提高地表沉降预测的精度和效率，众多学者构建了新的预测模型和方法，取得了一系列成果
。
过去几十年中，已有很多方法被应用于地表沉降预测，包括：历史平均
(History Average
，
HA)
模型
、
灰色模型
、
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种考虑时空特性的深度学习地表沉降预测方法，为
DHM
模型；首先，确定地表沉降预测的空间范围
、
时间范围和时间间隔，利用该空间范围内的沉降监测点获取地表沉降量数据，并进行数据的预处理和集计；其次，使用卷积神经网络
、GRU
神经网络构建地表沉降预测模型；然后，使用沉降量历史数据训练
DHM
模型；最后，使用训练好的预测方法预测地表沉降；其特征在于，包括如下具体步骤：
(1)
获取地表沉降量数据选定预测的空间范围
、
时间范围和时间间隔，利用沉降监测点获取原始地表沉降量数据集，通过数据的预处理和集计获得目标监测点
s
的沉降量数据序列和相邻监测点
s
‑1的沉降量数据序列的沉降量数据序列为第
t
个时间间隔目标监测点
s
的沉降量数据，为第
t
个时间间隔相邻监测点
s
‑1的沉降量数据，
s
为监测点编号，
t
为时间间隔，
t∈{1,2,3,
…
,T}
，
T
为分析期内沉降量数据的时间间隔数；
(2)
构建
DHM
模型首先，基于目标监测点及其相邻监测点的地表沉降量数据序列构建沉降预测模型所需的输入矩阵；其次，使用
CNN
构建沉降预测模型的空间模块，对相邻监测点的沉降量数据的空间相关性进行分析；然后，选取
GRU
神经网络搭建沉降预测模型的时间模块，对沉降量数据的时间规律进行挖掘；最后，将空间模块和时间模块的输出输入到全连接层得到沉降量预测值，进而构建
DHM
模型，具体包括以下步骤：
1)
构建输入矩阵根据目标监测点
s
及其相邻监测点的沉降量数据序列构造沉降预测模型的输入矩阵
X
s
＝
[x
1+h,s
；
x
2+h,s
；
x
3+h,s
；
…
；
x
t,s
；
…
；
x
T,s
]
，
x
t,s
为第
t
个时间间隔目标监测点
s
的输入向量，
h
为使用沉降预测模型进行一次预测时所选的目标监测点
s
的历史沉降量数据的个数；
2)
构建空间模块使用
CNN
构建沉降预测模型的空间模块，挖掘目标监测点及其相邻监测点的空间相关性；
CNN
由卷积层
、
池化层和全连接层构成，使用卷积层和池化层提取输入矩阵的空间特征；将输入矩阵
X
s
输入到
CNN
的卷积层和池化层中，卷积层和池化层的输出为：式中：为第
m
层卷积层使用第
c
m
个卷积核进行卷积和池化后对目标监测点
s
的输出；
x
m,t,s
为第
m
层卷积层在第
t
个时间间隔对目标监测点
s
的输入向量，当
m
＝1时，
x
m,t,s
＝
x
1,t,s
＝
x
t,s
；为第
m
层卷积层中第
c
m
个卷积核对目标监测点
s
所选的激活函数；为第
m
层卷积层中第
c
m
个卷积核对目标监测点
s
所选的权重；为第
m
层卷积层中第
c
m
个卷积核对目标监测点
s
所选的偏置向量；
C
m
为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文松，袁颖，杨雄伟，李源，刘曼，
申请(专利权)人：河北地质大学，
类型：发明
国别省市：