【摘要】：針對隧道地質(zhì)超前預(yù)報過程中,探地雷達(ground penetrating radar,GPR)線測圖解釋僅依靠專家經(jīng)驗,且存在準確率不高的問題,通過對GPR成像原理和隧道地質(zhì)特性的研究,以及對深度置信網(wǎng)絡(luò)(deep belief networks,DBN)計算復(fù)雜度的分析,提出一種改進的基于壓縮感知和DBN的GPR線測圖分類解釋模型。該模型首先利用壓縮感知技術(shù)對原始GPR線測圖進行壓縮處理,通過選擇圖像壓縮比得到合理的壓縮圖像;然后將壓縮后的圖像送入DBN模型進行分類,根據(jù)分類結(jié)果對原始GPR線測圖進行解釋;最后利用廣西六宜(六寨—宜州)高速公路隧道實測數(shù)據(jù)對模型的有效性進行驗證,試驗數(shù)據(jù)共20 000幅GPR圖像,包括6種隧道地質(zhì)類型,其中15 000幅圖像作為訓(xùn)練樣本集,5 000幅圖像作為測試樣本集。研究結(jié)果表明:當GPR線測圖壓縮比為256,反向微調(diào)數(shù)據(jù)為1 000幅圖像,DBN模型迭代次數(shù)為30時,模型對測試數(shù)據(jù)中6類探地雷達線測圖的分類準確率達100%,單次訓(xùn)練時間降低為原DBN模型的8%左右;大量仿真試驗發(fā)現(xiàn)GPR線測圖的合理圖像壓縮比區(qū)間為64~1 024,在此區(qū)間壓縮的圖像能最大限度地降低圖像維度并且保留原始圖像信息。該模型具有解釋準確率高、訓(xùn)練速度快等優(yōu)點,可為制定隧道施工和開挖計劃提供合理依據(jù)。
[Abstract]:In the process of ahead prediction of tunnel geology, the interpretation of ground penetrating radar (ground penetrating radar,GPR) line mapping only depends on the experience of experts, and the accuracy is not high. This paper studies the principle of GPR imaging and the geological characteristics of tunnel. Based on the analysis of computing complexity of depth confidence network (deep belief networks,DBN), an improved classification and interpretation model of GPR line mapping based on compressed sensing and DBN is proposed. Firstly, the compression sensing technology is used to compress the original GPR line map, and a reasonable compression image is obtained by selecting the compression ratio of the image. Then the compressed images are put into the DBN model for classification, and the original GPR line maps are interpreted according to the classification results. Finally, the validity of the model is verified by using the measured tunnel data of Liuyi (Liuzhai-Yizhou) Expressway in Guangxi. The experimental data are 20,000 GPR images, including 6 tunnel geological types, of which 15,000 images are used as training sample set. Five thousand images were used as a test sample set. The results show that when the compression ratio of GPR line mapping is 256, the reverse fine-tuning data is 1,000 images, and the iterative times of DBN model is 30, the classification accuracy of GPR line map of 6 kinds of GPR lines in test data is 100%, and the classification accuracy of GPR line mapping is 100% when the number of iterations of GPR model is 30. The single training time was reduced to about 8% of the original DBN model. A large number of simulation experiments show that the reasonable image compression ratio interval of GPR line mapping is 64 ~ 1024, in which the compressed image can minimize the dimension of the image and retain the original image information. The model has the advantages of high interpretation accuracy and fast training speed. It can provide a reasonable basis for making tunnel construction and excavation plan.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學航海學院;長安大學信息工程學院;西安公路研究院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61271143)
【分類號】：U452.11

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本文編號：2445534