""" Title: Soft ground settlement prediction considering the step loading Main Developer: Sang Inn Woo, Ph.D. @ Incheon National University Starting Date: 2022-08-11 Abstract: This main objective of this code is to predict time vs. (consolidation) settlement curves of soft clay ground under step loading conditions. The methodologies used are 1) superposition of time-settlement curves and 2) nonlinear regression for hyperbolic curves. """ # TODO: Asaoka 법 코드 삽입 # ================= # Import 섹션 # ================= import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import least_squares # ================= # Function 섹션 # ================= # 주어진 계수를 이용하여 쌍곡선 시간-침하 곡선 반환 def generate_data_hyper(px, pt): return pt / (px[0] * pt + px[1]) # 회귀식과 측정치와의 잔차 반환 (비선형 쌍곡선) def fun_hyper_nonlinear(px, pt, py): return pt / (px[0] * pt + px[1]) - py # 회귀식과 측정치와의 잔차 반환 (기존 쌍곡선) def fun_hyper_original(px, pt, py): return px[0] * pt + px[1] - pt / py # RMSE 산정 def fun_rmse(py1, py2): mse = np.square(np.subtract(py1, py2)).mean() return np.sqrt(mse) # ================= # 파일 설정 / 입력값 # ================= # TODO: Argument를 이용해서 데이터 파일명을 입력 받도록 수정 필요 # 데이터 보관 폴더 및 결과 파일 저장 폴더 설정 data_folder_name = "data" output_foler_name = "output" # 파일명 설정 filename = "1_S-12.csv" #filename = "1_SP-11.csv" #filename = "1_SP-23.csv" #filename = "3_SP3-65.csv" #filename = "3_SP3-68.csv" #filename = "4_S-11.csv" # 최종 성토 단계의 데이터 사용 퍼센트 설정 : 사용자 입력값 final_step_predict_percent = 50 # 추가 계측 구간 퍼센트 설정 : 사용자 입력값 additional_predict_percent = 100 # 성토고 구분 버퍼값 : 사용자 입력값 step_date_buffer = 35 # 안정된 분석을 위해서는 충분히 많은 데이터가 필요함 # 성토 단계가 너무 짧을 경우, 데이터 개수가 충분치 않아 해석이 힘듦 # Buffer 설정: 최소 30일 이상의 방치 기간 필요 설정 # ==================== # 파일 읽기, 데이터 설정 # ==================== # CSV 파일 읽기 data = pd.read_csv(data_folder_name + '/' + filename) # 시간, 침하량, 성토고 배열 생성 time = data['Time'].to_numpy() settle = data['Settle'].to_numpy() surcharge = data['Surcharge'].to_numpy() # 마지막 계측 데이터 index + 1 파악 final_index = time.size # ================= # 성토 단계 구분 # ================= # TODO: 개선 필요 --> 각 성토 단계의 Index가 꼭 연결될 필요는 없음 # 성토 단계 시작 index 리스트 초기화 step_start_index = [0] # 성토 단계 끝 index 리스트 초기화 step_end_index = [] # 현재 성토고 설정 current_surcharge = surcharge[0] # 단계 시작 시점 초기화 step_start_date = 0 # 모든 시간-성토고 데이터에서 순차적으로 확인 for index in range(len(surcharge)): # 만일 성토고의 변화가 있을 경우, if surcharge[index] != current_surcharge: # 현재 시간과 성토로를 설정 current_date = time[index] current_surcharge = surcharge[index] # 시간 SPAN이 30일 이상일 경우, if current_date - step_start_date > step_date_buffer: # Index를 추가 step_end_index.append(index) step_start_index.append(index) # 단계 시작일 업데이트 step_start_date = current_date # 마지막 성토 단계 끝 index 추가 step_end_index.append(len(surcharge) - 1) # 성토 단계 횟수 파악 및 저장 num_steps = len(step_start_index) # =========================== # 최종 단계 데이터 사용 범위 조정 # =========================== # 데이터 사용 퍼센트에 해당하는 기간 계산 final_step_end_date = time[-1] final_step_start_date = time[step_start_index[num_steps - 1]] final_step_period = final_step_end_date - final_step_start_date final_step_predict_end_date = final_step_start_date + final_step_period * final_step_predict_percent / 100 # 데이터 사용 끝 시점 인덱스 초기화 final_step_predict_end_index = -1 # 데이터 사용 끝 시점 인덱스 검색 count = 0 for day in time: count = count + 1 if day > final_step_predict_end_date: final_step_predict_end_index = count - 1 break # 마지막 성토 단계, 마지막 계측 시점 인덱스 업데이트 final_step_monitor_end_index = step_end_index[num_steps - 1] step_end_index[num_steps - 1] = final_step_predict_end_index # ================= # 추가 예측 구간 반영 # ================= # 추가 예측 일 입력 (현재 전체 계측일 * 계수) add_days = (additional_predict_percent / 100) * time[-1] # 마지막 성토고 및 마지막 계측일 저장 final_surcharge = surcharge[final_index - 1] final_time = time[final_index - 1] # 추가 시간 및 성토고 배열 설정 (100개의 시점 설정) time_add = np.linspace(final_time + 1, final_time + add_days, 100) surcharge_add = np.ones(100) * final_surcharge # 기존 시간 및 성토고 배열에 붙이기 time = np.append(time, time_add) surcharge = np.append(surcharge, surcharge_add) # 마지막 인덱스값 재조정 final_index = time.size # ============================= # Settlement Prediction (Step) # ============================= # 예측 침하량 초기화 sp_step = np.zeros(time.size) # 만일 계수 중에 하나가 음수가 나오면 에러 출력 error_step = 0 # 각 단계별로 진행 for i in range(0, num_steps): # 각 단계별 계측 시점과 계측 침하량 배열 생성 tm_this_step = time[step_start_index[i]:step_end_index[i]] sm_this_step = settle[step_start_index[i]:step_end_index[i]] # 이전 단계까지 예측 침하량 중 현재 단계에 해당하는 부분 추출 sp_this_step = sp_step[step_start_index[i]:step_end_index[i]] # 현재 단계 시작 부터 끝까지 시간 데이터 추출 tm_to_end = time[step_start_index[i]:final_index] # 기존 예측 침하량에 대한 보정 sm_this_step = sm_this_step - sp_this_step # 초기 시점 및 침하량 산정 t0_this_step = tm_this_step[0] s0_this_step = sm_this_step[0] # 초기 시점에 대한 시간 조정 tm_this_step = tm_this_step - t0_this_step tm_to_end = tm_to_end - t0_this_step # 초기 침하량에 대한 침하량 조정 sm_this_step = sm_this_step - s0_this_step # 침하 곡선 계수 초기화 x0 = np.ones(2) # 회귀분석 시행 res_lsq_hyper_nonlinear \ = least_squares(fun_hyper_nonlinear, x0, bounds=((0, 0),(np.inf, np.inf)), args=(tm_this_step, sm_this_step)) # 쌍곡선 계수 저장 및 출력 x_step = res_lsq_hyper_nonlinear.x print(x_step) # 만일 계수 중에 하나가 음수일 경우, 에러 메세지 출력하고 Break #if x_step[0] < 0 or x_step[0] < 0 : # print("More than one parameter is negative!") # error_step = 1 # break # 현재 단계 예측 침하량 산정 (침하 예측 끝까지) sp_to_end_update = generate_data_hyper(x_step, tm_to_end) # 예측 침하량 업데이트 sp_step[step_start_index[i]:final_index] = \ sp_step[step_start_index[i]:final_index] + sp_to_end_update + s0_this_step # ========================================================= # Settlement prediction (nonliner and original hyperbolic) # ========================================================= # 성토 마지막 데이터 추출 tm_hyper = time[step_start_index[num_steps-1]:step_end_index[num_steps-1]] sm_hyper = settle[step_start_index[num_steps-1]:step_end_index[num_steps-1]] # 현재 단계 시작 부터 끝까지 시간 데이터 추출 time_hyper = time[step_start_index[num_steps-1]:final_index] # 초기 시점 및 침하량 산정 t0_hyper = tm_hyper[0] s0_hyper = sm_hyper[0] # 초기 시점에 대한 시간 조정 tm_hyper = tm_hyper - t0_hyper time_hyper = time_hyper - t0_hyper # 초기 침하량에 대한 침하량 조정 sm_hyper = sm_hyper - s0_hyper # 회귀분석 시행 (비선형 쌍곡선) x0 = np.ones(2) res_lsq_hyper_nonlinear = least_squares(fun_hyper_nonlinear, x0, args=(tm_hyper, sm_hyper)) # 비선형 쌍곡선 법 계수 저장 및 출력 x_hyper_nonlinear = res_lsq_hyper_nonlinear.x print(x_hyper_nonlinear) # 회귀분석 시행 (기존 쌍곡선법) - (0, 0)에 해당하는 초기 데이터를 제외하고 회귀분석 실시 x0 = np.ones(2) res_lsq_hyper_original = least_squares(fun_hyper_original, x0, args=(tm_hyper[1:], sm_hyper[1:])) # 기존 쌍곡선 법 계수 저장 및 출력 x_hyper_original = res_lsq_hyper_original.x print(x_hyper_original) # 현재 단계 예측 침하량 산정 (침하 예측 끝까지) sp_hyper_nonlinear = generate_data_hyper(x_hyper_nonlinear, time_hyper) sp_hyper_original = generate_data_hyper(x_hyper_original, time_hyper) # 예측 침하량 산정 sp_hyper_nonlinear = sp_hyper_nonlinear + s0_hyper sp_hyper_original = sp_hyper_original + s0_hyper time_hyper = time_hyper + t0_hyper # ========== # 에러 산정 # ========== # RMSE 계산 데이터 구간 설정 (계측) sm_rmse = settle[final_step_predict_end_index:final_step_monitor_end_index] # RMSE 계산 데이터 구간 설정 (단계) sp_step_rmse = sp_step[final_step_predict_end_index:final_step_monitor_end_index] # RMSE 계산 데이터 구간 설정 (쌍곡선) sp_hyper_nonlinear_rmse = sp_hyper_nonlinear[final_step_predict_end_index - step_start_index[num_steps - 1]: final_step_predict_end_index - step_start_index[num_steps - 1] + final_step_monitor_end_index - final_step_predict_end_index] sp_hyper_original_rmse = sp_hyper_original[final_step_predict_end_index - step_start_index[num_steps - 1]: final_step_predict_end_index - step_start_index[num_steps - 1] + final_step_monitor_end_index - final_step_predict_end_index] # RMSE 산정 (단계, 비선형 쌍곡선, 기존 쌍곡선) RMSE_step = fun_rmse(sm_rmse, sp_step_rmse) RMSE_hyper_nonlinear = fun_rmse(sm_rmse, sp_hyper_nonlinear_rmse) RMSE_hyper_original = fun_rmse(sm_rmse, sp_hyper_original_rmse) # RMSE 출력 (단계, 비선형 쌍곡선, 기존 쌍곡선) print("RMSE (Nonlinear Hyper + Step): %0.3f" %RMSE_step) print("RMSE (Nonlinear Hyperbolic): %0.3f" %RMSE_hyper_nonlinear) print("RMSE (Original Hyperbolic): %0.3f" %RMSE_hyper_original) # (최종 계측 침하량 - 예측 침하량) 계산 final_error_step = settle[-1] - sp_step_rmse[-1] final_error_hyper_nonlinear = settle[-1] - sp_hyper_nonlinear_rmse[-1] final_error_hyper_original = settle[-1] - sp_hyper_original_rmse[-1] # (최종 계측 침하량 - 예측 침하량) 출력 (단계, 비선형 쌍곡선, 기존 쌍곡선) print("Error in Final Settlement (Nonlinear Hyper + Step): %0.3f" %final_error_step) print("Error in Final Settlement (Nonlinear Hyperbolic): %0.3f" %final_error_hyper_nonlinear) print("Error in Final Settlement (Original Hyperbolic): %0.3f" %final_error_hyper_original) # ===================== # Post-Processing # ===================== # 그래프 크기, 서브 그래프 개수 및 비율 설정 fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 9), gridspec_kw={'height_ratios':[1,3]}) # 성토고 그래프 표시 axes[0].plot(time, surcharge, color='black', label='surcharge height') # 성토고 그래프 설정 axes[0].set_ylabel("Surcharge height (m)", fontsize=15) axes[0].set_xlim(left=0) axes[0].grid(color="gray", alpha=.5, linestyle='--') axes[0].tick_params(direction='in') # 계측 및 예측 침하량 표시 axes[1].scatter(time[0:settle.size], -settle, s=50, facecolors='white', edgecolors='black', label='measured data') axes[1].plot(time[step_start_index[0]:], -sp_step[step_start_index[0]:], linestyle='-', color='blue', label='Nonlinear + Step Loading') axes[1].plot(time_hyper, -sp_hyper_nonlinear, linestyle='--', color='green', label='Nonlinear Hyperbolic') axes[1].plot(time_hyper, -sp_hyper_original, linestyle='--', color='red', label='Original Hyperbolic') # 침하량 그래프 설정 axes[1].set_xlabel("Time (day)", fontsize=15) axes[1].set_ylabel("Settlement (cm)", fontsize=15) axes[1].set_ylim(top=0) axes[1].set_ylim(bottom=-1.5 * settle.max()) axes[1].set_xlim(left=0) axes[1].grid(color="gray", alpha=.5, linestyle='--') axes[1].tick_params(direction='in') # 범례 표시 axes[1].legend(loc=1, ncol=2, frameon=True, fontsize=12) # 예측 데이터 사용 범위 음영 처리 - 단계성토 plt.axvspan(time[step_start_index[0]], final_step_predict_end_date, alpha=0.1, color='grey', hatch='//') # 예측 데이터 사용 범위 음영 처리 - 기존 및 비선형 쌍곡선 plt.axvspan(final_step_start_date, final_step_predict_end_date, alpha=0.1, color='grey', hatch='\\') # 예측 데이터 사용 범위 표시 화살표 세로 위치 설정 arrow1_y_loc = 1.3 * min(-settle) arrow2_y_loc = 1.4 * min(-settle) # 화살표 크기 설정 arrow_head_width = 0.03 * max(settle) arrow_head_length = 0.01 * max(time) # 예측 데이터 사용 범위 화살표 처리 - 단계성토 axes[1].arrow(time[step_start_index[0]], arrow1_y_loc, final_step_predict_end_date - time[step_start_index[0]], 0, head_width=arrow_head_width, head_length=arrow_head_length, color='black', length_includes_head='True') axes[1].arrow(final_step_predict_end_date, arrow1_y_loc, time[step_start_index[0]] - final_step_predict_end_date, 0, head_width=arrow_head_width, head_length=arrow_head_length, color='black', length_includes_head='True') # 예측 데이터 사용 범위 화살표 처리 - 기존 및 비선형 쌍곡선 axes[1].arrow(final_step_start_date, arrow2_y_loc, final_step_predict_end_date - final_step_start_date, 0, head_width=arrow_head_width, head_length=arrow_head_length, color='black', length_includes_head='True') axes[1].arrow(final_step_predict_end_date, arrow2_y_loc, final_step_start_date - final_step_predict_end_date, 0, head_width=arrow_head_width, head_length=arrow_head_length, color='black', length_includes_head='True') # Annotation 표시용 공간 설정 space = max(time) * 0.01 # 예측 데이터 사용 범위 범례 표시 - 단계성토 plt.annotate('Data Range Used (Nonlinear + Step Loading)', xy=(final_step_predict_end_date, arrow1_y_loc), xytext=(final_step_predict_end_date + space, arrow1_y_loc), horizontalalignment='left', verticalalignment='center') # 예측 데이터 사용 범위 범례 표시 - 기존 및 비선형 쌍곡선 plt.annotate('Data Range Used (Nonlinear and Original Hyperbolic)', xy=(final_step_predict_end_date, arrow1_y_loc), xytext=(final_step_predict_end_date + space, arrow2_y_loc), horizontalalignment='left', verticalalignment='center') # RMSE 산정 범위 표시 화살표 세로 위치 설정 arrow3_y_loc = 0.55 * min(-settle) # RMSE 산정 범위 화살표 표시 axes[1].arrow(final_step_predict_end_date, arrow3_y_loc, final_step_end_date - final_step_predict_end_date, 0, head_width=arrow_head_width, head_length=arrow_head_length, color='black', length_includes_head='True') axes[1].arrow(final_step_end_date, arrow3_y_loc, final_step_predict_end_date - final_step_end_date, 0, head_width=arrow_head_width, head_length=arrow_head_length, color='black', length_includes_head='True') # RMSE 산정 범위 세로선 설정 axes[1].axvline(x=final_step_end_date, color='silver', linestyle=':') # RMSE 산정 범위 범례 표시 plt.annotate('RMSE Estimation Section', xy=(final_step_end_date, arrow3_y_loc), xytext=(final_step_end_date + space, arrow3_y_loc), horizontalalignment='left', verticalalignment='center') # RMSE 출력 mybox = {'facecolor': 'white', 'edgecolor': 'black', 'boxstyle': 'round', 'alpha': 0.2} plt.text(max(time), 0.25 * min(-settle), "Root Mean Squared Error" + "\n" + "Nonlinear + Step Loading: %0.3f" % RMSE_step + "\n" + "Nonlinear Hyperbolic: %0.3f" % RMSE_hyper_nonlinear + "\n" + "Original Hyperbolic: %0.3f" % RMSE_hyper_original, color='r', horizontalalignment='right', verticalalignment='top', fontsize='12', bbox=mybox) # (최종 계측 침하량 - 예측값) 출력 plt.text(max(time), 0.65 * min(-settle), "Error in Final Monitored Settlement" + "\n" + "Nonlinear + Step Loading: %0.3f" % final_error_step + "\n" + "Nonlinear Hyperbolic: %0.3f" % final_error_hyper_nonlinear + "\n" + "Original Hyperbolic: %0.3f" % final_error_hyper_original, color='r', horizontalalignment='right', verticalalignment='top', fontsize='12', bbox=mybox) # 그래프 제목 표시 plt.title(filename + ": up to %i%% data used in the final step" % final_step_predict_percent) # 그래프 저장 (SVG 및 PNG) plt.savefig(output_foler_name + '/' + filename +' %i percent (SVG).svg' %final_step_predict_percent, bbox_inches='tight') plt.savefig(output_foler_name + '/' + filename +' %i percent (PNG).png' %final_step_predict_percent, bbox_inches='tight') # 그래프 출력 plt.show()