本發(fā)明涉及一種預(yù)測系統(tǒng)，具體是一種基于GEP的高速鐵路路基沉降預(yù)測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

高速鐵路建設(shè)是現(xiàn)代化交通基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)志，是一個國家經(jīng)濟繁榮的象征,也是國家經(jīng)濟發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物。在上個世紀(jì)八十年代中期，為了適應(yīng)國民經(jīng)濟發(fā)展的需要，我國確定將運輸、能源等置于經(jīng)濟建設(shè)的首位，從而為高速鐵路在中國的發(fā)展開創(chuàng)了一格嶄新的局面。近年來，國家在全力加大鐵路建設(shè)的力度，到目前為止，我國鐵路時速已經(jīng)進行了7次大面積提速，2008年我國第一條無砟鐵路—京津城際高速鐵路投入使用，標(biāo)志著我國正式走向高鐵時代。

未來鐵路發(fā)展正逐步朝向高速、快捷、舒適的方向發(fā)展，所以對鐵路軌道安全提出更高要求。傳統(tǒng)的有砟軌道由于其存在路面變形分布不均勻，功耗較大等特點，不僅造成軌道高低不平，路面顛簸，降低列車運行速度危及行車安全，也影響乘客舒適性。基于列車運行時速對地基穩(wěn)定性要求，高速鐵路路基采用高密度混凝材料鋪設(shè)而成，這種軌道具有平順性好、舒適平穩(wěn)、低噪音、使用壽命長等特點。在高速鐵路的鋪設(shè)過程中，路基沉降是一個影響鐵路質(zhì)量的重要問題。因路基沉降量及沉降過程與路基本體填土材料、地基概況、地基載荷量以及超載預(yù)壓過程等多種因素有關(guān)，且路基沉降預(yù)測過程也要受到多種不確定因素的干擾，所以為確保施工過程中路基的施工質(zhì)量就需要時時觀測路基沉降的變化情況，特別是能夠較為合理的預(yù)估路基沉降的變化情況。路基沉降預(yù)測不僅關(guān)系著高速鐵路的使用壽命，更關(guān)乎成千上萬人的生命財產(chǎn)安全，因此，路基沉降預(yù)測和后期維護工作是鐵路工作者重點要關(guān)注的問題。

針對以上問題，開展對高鐵路基沉降的預(yù)測研究。常見的路基沉降預(yù)測方法分為固結(jié)理論法、系統(tǒng)理論法和智能計算法。這些預(yù)測方法在鐵路工程應(yīng)用中是基于經(jīng)驗公式進行求解，通過確定模型系數(shù)建立預(yù)測模型，但是在實際測量過程中即使再精密的儀器由于受現(xiàn)場環(huán)境復(fù)雜性、多變性的影響，測量結(jié)果也會含有誤差，甚至有嚴(yán)重干擾模型參數(shù)計算的使得誤差較大，這些問題都將影響到預(yù)測模型參數(shù)的確定，進而影響預(yù)測結(jié)果。

基于上述原因，本文提出一種新的預(yù)測方法—基因表達式編程(簡稱 GEP)， GEP是一種通用的自適應(yīng)式隨機搜索算法，能夠在缺乏先驗知識，不了解路基沉降內(nèi)部機制，只有實驗數(shù)據(jù)的情況下挖掘出較為準(zhǔn)確的公式，建立GEP預(yù)測模型。通過預(yù)測模型對實測的路基沉降觀測資料進行整理分析，從而預(yù)測出路基的沉降過程。如何將GEP應(yīng)用于高速鐵路路基沉降預(yù)測中，為保障鐵路建設(shè)的安全性和運行的時速性提供準(zhǔn)確的參考，是一個具有較好的實際應(yīng)用前景和社會意義的研究課題。

對于高速鐵路路基沉降的控制，國外都有其極為嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。日本在修建第一條高速鐵路—東海道新干線時，由于沒有對高速鐵路路基高度重視，通車后出現(xiàn)了大量的路基問題，致使列車的運行速度沒有達到預(yù)期的設(shè)計速度。日本借鑒了東海道新干線的失敗教訓(xùn)，不斷地修改和完善路基的設(shè)計和施工規(guī)范，初期擬定高速鐵路的工后沉降為 10cm，后期修建的高速鐵路按照工后總沉降 3cm 控制，而對于無碴軌道和連續(xù)梁地段，其工后沉降的控制要求更加的嚴(yán)格。

在修建高速鐵路之前，法國首先對全國現(xiàn)有的鐵路路基進行詳細、全面的調(diào)查，調(diào)查中發(fā)現(xiàn)若在道床下面增設(shè)一定厚度的墊層將對路基病害起到很重要的防止作用。因此，在制定TGV線路技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)中，明確的指出強化基床表層的措施。20世紀(jì)六七十年代是德國經(jīng)濟迅速發(fā)展的階段，鐵路的運量劇增、速度的加快、列車軸重的提高，隨之而來的是路基病害的日益加重、軌道狀態(tài)變差，直接導(dǎo)致了鐵路運

輸業(yè)的發(fā)展緩慢。為此，德國針對如何消除路基病害、提高路基的承載力等方面進行了深入研究，提出了在路基面設(shè)置保護層的措施。根據(jù)積累的經(jīng)驗，德國在修建高速鐵路時要求在列車運行后，路基工后沉降不應(yīng)大于 1cm，年沉降速率不應(yīng)超過 2mm 并應(yīng)避免在短距離內(nèi)發(fā)生不均勻沉降，在橋臺附近不應(yīng)有任何不均勻沉降。無碴軌道的基礎(chǔ)一旦出現(xiàn)了變形，將直接反映到軌面上，而且無碴軌道的修養(yǎng)和整治比較困難，投入很大，因此無碴軌道路基的工后沉降比有碴軌道的控制要求更為嚴(yán)格。

“十一五”期間我國陸續(xù)建成京滬、滬寧、鄭西、福廈、滬杭等高速鐵路。目前，我國已投入運營的高速鐵路總里程達到 7531 公里，居世界第一位。2010 年年底，在北京舉行的第七屆世界高速鐵路大會上，國際鐵道聯(lián)盟總干事盧比努說：“中國已經(jīng)擁有世界上最大的高速鐵路網(wǎng)，而且這個網(wǎng)絡(luò)在未來十到二十年還將會擴大兩到三倍，中國高鐵將會引領(lǐng)世界。”高速鐵路代表著當(dāng)今世界鐵路的發(fā)展方向，是當(dāng)代高新技術(shù)的發(fā)展成果的集中體現(xiàn)，是現(xiàn)代化鐵路的重要標(biāo)志。在我國，鐵路承擔(dān)著絕大部分關(guān)系國計民生的運輸任務(wù)，隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高，人們對運輸要求的需求質(zhì)量也不斷提高。高速鐵路，特別是時速300km以上的鐵路的出現(xiàn)，對中國傳統(tǒng)的鐵路設(shè)計、施工、檢測、養(yǎng)護維修提出了新的挑戰(zhàn)，在許多方面深化和改變了傳統(tǒng)的觀念和思想。相對于普通鐵路，高速鐵路更強調(diào)列車運行的平順性和舒適性。

在高速鐵路建設(shè)中，準(zhǔn)確預(yù)測路基沉降有著非常重要的意義。為此國內(nèi)外學(xué)者對鐵路路基沉降研究做了大量工作，得到了許多具有實際意義的預(yù)測方法和理論?？傮w來說可將其分為兩類，一類是根據(jù)理論知識預(yù)測的理論計算法，另一類是基于實測數(shù)據(jù)的實測數(shù)據(jù)分析法。

1．理論計算法

傳統(tǒng)的理論計算法最早是 Martos(1958)提出可由誤差函數(shù)近似表示路基開挖所引起的地表沉降槽呈現(xiàn)出來的形狀，表達這種思想的方法有不斷發(fā)展、完善、改進的經(jīng)驗公式法和以隨機介質(zhì)為主的理論解析法等。包括的方法有經(jīng)驗公式法和理論解析法等。

2．實測數(shù)據(jù)分析法

鐵路建設(shè)期和維護期為了保障施工安全和運營安全，監(jiān)測鐵路地表變形是必須進行的一項工作。無論是鐵路路基土體損失和地質(zhì)環(huán)境改變引起地表變形，還是圍巖和支護的位移變化引起地表變形，根據(jù)點位位移的情況可以直觀反映地表變形情況。通過路基地表變形實現(xiàn)現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)，利用特定的理論或計算方法根據(jù)實測數(shù)據(jù)預(yù)測后續(xù)變化情況。包括的方法有回歸分析、時間系列分析、灰色理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。

GEP (Gene Expression Programming) 即基因表達式編程，是由 Ferreira 在遺傳編程(Genetic Programming, GP)和遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)的基礎(chǔ)上提出的。它借鑒生物遺傳的基因表達規(guī)律，采用了基因型和表現(xiàn)型相分離而又互相轉(zhuǎn)化的創(chuàng)舉，克服了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在表示方法上的局限和標(biāo)準(zhǔn)遺傳編程復(fù)雜解構(gòu)造和復(fù)雜遺傳操作的缺陷。同時，它還是遺傳算法與遺傳編程的繼承與發(fā)展，綜合兩者的優(yōu)點，提高了對復(fù)雜函數(shù)的優(yōu)化能力，使其具有更強的解決問題能力。目前基因表達式編程逐漸在演化計算領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用，同時在化學(xué)、醫(yī)學(xué)、電力、管理、 經(jīng)濟、礦山、測繪等許多領(lǐng)域及行業(yè)得到了應(yīng)用。如南非的 Antoine將其應(yīng)用在交通工程中求解最短路徑問題；王宗躍將改進的 GEP 應(yīng)用到遙感圖像的圖像配準(zhǔn)模型的生成中。土耳其的 Hanifi將其應(yīng)用在巖石的抗壓和抗張強度的預(yù)測分析中；印度的 Priyanka將其應(yīng)用在水泥砂漿的耐壓強度預(yù)測中；印度的Yogesh Singh 將其應(yīng)用在軟件產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測分析中；希臘的 Maria將其應(yīng)用在歐元和美元的匯率預(yù)測中；伊朗的 Seyyed將其用在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷的預(yù)測中； 張建斌將其用在郵電業(yè)務(wù)量的預(yù)測中；劉萌偉將其應(yīng)用在人口預(yù)測函數(shù)模型方法中；錢曉山將改進的 GEP 應(yīng)用在股票的上證指數(shù)時間序列預(yù)測中等。

基于國內(nèi)外高速鐵路路基沉降和GEP的研究現(xiàn)狀，了解到現(xiàn)有的路基沉降預(yù)報分析模型存在不足之處，而基因表達式編程方法在缺乏先驗知識的預(yù)測中表現(xiàn)出速度快，預(yù)測精度高等優(yōu)勢。因此，將基因表達式編程應(yīng)用于路基沉降預(yù)測中。本發(fā)明充分利用其函數(shù)逼近功能、多因素綜合作用表達能力，并從種群多樣性的角度對其進一步改進，提出了一種新的路基沉降預(yù)測模型。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于GEP的高速鐵路路基沉降預(yù)測系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種基于GEP的高速鐵路路基沉降預(yù)測系統(tǒng)，首先，根據(jù)高速鐵路因不同土質(zhì)地基，填方土體具有不同的工程性質(zhì)，選取典型路段數(shù)據(jù)研究路基沉降預(yù)測問題；其次，根據(jù)基因表達式編程的原理，利用C++編寫針對于高速鐵路路基沉降的基因表達式編程的預(yù)測程序；然后，利用鐵路路基沉降的檢測數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入基于基因表達式編程的高速鐵路路基沉降預(yù)測程序中，經(jīng)過程序運算得到基于基因表達式編程鐵路路基沉降預(yù)測預(yù)測函數(shù)模型；最后，利用GEP函數(shù)預(yù)測模型與GM(1,1)灰度函數(shù)模型對某段高速鐵路路基沉降的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并分析預(yù)測結(jié)果的精度。

作為本發(fā)明再進一步的方案：GEP函數(shù)預(yù)測模型的基本步驟：首先根據(jù)選定的函數(shù)集、基因頭部長度、基因數(shù)目、種群大小等創(chuàng)建初始種群，初始種群隨機產(chǎn)生一定數(shù)量的染色體個體；然后將這些染色體通過K表達式法轉(zhuǎn)化成表達式樹；依據(jù)一個適應(yīng)度樣本集計算出每個個體的適應(yīng)度；最后個體按照適應(yīng)度值被選擇，執(zhí)行遺傳操作、根插串，產(chǎn)生具有新特性的后代，該過程重復(fù)若干代，直到算法發(fā)現(xiàn)一個優(yōu)良解。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明利用模型與 GM(1,1)灰色預(yù)測函數(shù)模型對某高速鐵路路基監(jiān)測點進行沉降預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果，全面分析兩者的預(yù)測精度，從而驗證模型優(yōu)良的預(yù)測能力。

附圖說明

圖1為基于GEP的高速鐵路路基沉降預(yù)測系統(tǒng)中GEP算法流程圖。

圖2為基于GEP的高速鐵路路基沉降預(yù)測系統(tǒng)系統(tǒng)總體框圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

請參閱圖1～2，本發(fā)明實施例中，一種基于GEP的高速鐵路路基沉降預(yù)測系統(tǒng)，首先，根據(jù)高速鐵路因不同土質(zhì)地基，填方土體具有不同的工程性質(zhì)，選取典型路段數(shù)據(jù)研究路基沉降預(yù)測問題；其次，根據(jù)基因表達式編程的原理，利用C++編寫針對于高速鐵路路基沉降的基因表達式編程的預(yù)測程序；然后，利用鐵路路基沉降的檢測數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)入基于基因表達式編程的高速鐵路路基沉降預(yù)測程序中，經(jīng)過程序運算得到基于基因表達式編程鐵路路基沉降預(yù)測預(yù)測函數(shù)模型；最后，利用GEP函數(shù)預(yù)測模型與GM(1,1)灰度函數(shù)模型對某段高速鐵路路基沉降的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預(yù)測，并分析預(yù)測結(jié)果的精度；GEP函數(shù)預(yù)測模型的基本步驟：首先根據(jù)選定的函數(shù)集、基因頭部長度、基因數(shù)目、種群大小等創(chuàng)建初始種群，初始種群隨機產(chǎn)生一定數(shù)量的染色體個體；然后將這些染色體通過K表達式法轉(zhuǎn)化成表達式樹；依據(jù)一個適應(yīng)度樣本集計算出每個個體的適應(yīng)度；最后個體按照適應(yīng)度值被選擇，執(zhí)行遺傳操作、根插串，產(chǎn)生具有新特性的后代，該過程重復(fù)若干代，直到算法發(fā)現(xiàn)一個優(yōu)良解。

對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，顯然本發(fā)明不限于上述示范性實施例的細節(jié)，而且在不背離本發(fā)明的精神或基本特征的情況下，能夠以其他的具體形式實現(xiàn)本發(fā)明。因此，無論從哪一點來看，均應(yīng)將實施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權(quán)利要求的等同要件的含義和范圍內(nèi)的所有變化囊括在本發(fā)明內(nèi)。不應(yīng)將權(quán)利要求中的任何附圖標(biāo)記視為限制所涉及的權(quán)利要求。

此外，應(yīng)當(dāng)理解，雖然本說明書按照實施方式加以描述，但并非每個實施方式僅包含一個獨立的技術(shù)方案，說明書的這種敘述方式僅僅是為清楚起見，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)將說明書作為一個整體，各實施例中的技術(shù)方案也可以經(jīng)適當(dāng)組合，形成本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的其他實施方式。