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专利号: 202010820170X
申请人: 广西大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的信息向量机方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤S1:选定显著影响倾倒式岩溶危岩稳定性的特征指标,具体包括:危岩体重心是否在倾覆点外侧、基座岩石坚硬度、岩溶发育度、风化程度共4种定性类特征指标,以及危岩体容重Wl、危岩体重心到倾覆点的水平距离a、区域地震动加速度反应谱特征周期T、区域地震动峰值加速度G、危岩体抗拉强度σt主控结构面倾角β、主控结构面贯通段长度l、主控结构面裂隙水压力Q共8种定量类特征指标;

步骤S2:收集多个倾倒式岩溶危岩体实例的上述12种特征指标与稳定类别,其中将定性类指标按照所制订的评分规则打分转化为定量指标,对多个倾倒式岩溶危岩体的实例数据进行预处理与标准化,建立机器学习样本集;

步骤S3:将样本集分为训练样本集与测试样本集,采用交叉验证策略,训练对具有最优参数自适应获取、处理小样本、高维度非线性分类问题适应力强的IVM分类方法,获得具有良好外推判别性能的倾倒式岩溶危岩稳定性综合判别的IVM分类模型,由此建立倾倒式岩溶危岩稳定性与其多种影响因素之间可靠的非线性映射关系;

步骤S4:对于待判别的新倾倒式岩溶危岩体,通过数据收集与工程测试获得12种特征指标,其中将定性类指标按照评分规则表打分转化为定量指标,由此构建12维的特征指标向量,将特征指标向量输入训练后的IVM分类模型,计算得到其稳定性的分类概率,分类概率大于50%的属稳定,分类概率低于50%的属失稳;

步骤S5:根据分类概率,定量化评价的新倾倒式岩溶危岩体判别结果的不确定性,并划分不确定性等级;

步骤S6:根据新倾倒式岩溶危岩体稳定性判别结果的不确定性等级与危岩体所属工程级别,对于不确定等级较高的危岩体,采用刚体极限平衡法力学计算稳定系数,对判别结果准确性进行复核。

2.根据权利要求1所述的倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的信息向量机方法,其特征在于,所述步骤S5包括应用分类概率评价判别结果的不确定性,根据分类概率大小,将判别结果“稳定”以及“失稳”的不确定性等级各划分为低、中、高3个等级,不确定性等级为危岩体稳定性判别结果的可信度决策提供了可便捷获取的科学依据。

3.根据权利要求1所述的倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的信息向量机方法,其特征在于,所述步骤S5的新危岩体判别结果不确定性为高等级或其所属工程级别较高时,采用刚体极限平衡法对新危岩体稳定性进行复核计算,根据倾倒式岩溶危岩受力机制以及演变过程,考虑最不利荷载组合:自重+裂隙水压力(暴雨工况下)+地震力,计算其稳定系数,当稳定系数值大于1时判别为稳定,否则为失稳,由此作为IVM分类模型判别结果的复核参照。

4.倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的信息向量机装置,其特征在于,包括:

输入模块:用于接收收集的倾倒式岩溶危岩实例原始数据;

处理模块:用于将初始原始样本集进行分析、优化、提取并整合,以获取倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的IVM分类模型样本集特征向量;

IVM分类模型训练模块:用于根据倾倒式岩溶危岩稳定性的特征向量,构建IVM分类模型的样本集并进行训练及测试,根据训练及测试的准确性,得到具有良好性能的倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的IVM分类模型;

IVM分类模型预测模块:用于将待预测的新危岩体样本输入至倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的IVM分类模型中,获得新危岩体的分类概率;

复核模块:用于根据IVM分类模型输出的新危岩体稳定性判别结果的不确定性大小及新危岩体所属工程等级,对模型判别结果进行复核;

输出模块:用于将新危岩体的模型判别结果及复核结果输出,供用户查看。

5.根据权利要求4所述的倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的信息向量机装置,其特征在于,所述处理模块包括:预处理单元,用于将原始数据集中存在缺失、无效及格式错误的数据进行剔除或完善,获取较为完整性、有效性以及合理性数据,提高原始数据质量;

提取单元,用于根据倾倒式岩溶危岩稳定性的特征指标,从所述处理后的数据集提取并建立各倾倒式岩溶危岩稳定性的特征向量样本;

标准化单元,用于避免不同特征参数数值相差过大或同一特征参数离散性过大对机器学习模型判别准确性造成的不利影响,将建立各样本的输入特征向量进行标准化处理。

6.根据权利要求4所述的倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的信息向量机装置,其特征在于,所述IVM分类模型训练模块包括:模型训练及测试单元,用于将模型样本集进行训练及测试,建立最优的倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的IVM分类模型;

模型检验单元,用于将所述的最优IVM分类模型进行可行性检验,模型性能是否符合要求,其检验指标主要为测试样本的预测准确性。

7.根据权利要求4所述的倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的信息向量机装置,其特征在于,所述IVM分类模型预测模块包括:特征向量算子单元,用于将待判别样本的数据输入至处理模块,以获得倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的IVM分类模型所需特征向量;

预测算子单元,用于将特征向量输入至倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的IVM分类模型中,得到新危岩体样本的分类概率;

不确定性评估算子单元,用于根据新样本判别结果的分类概率进行判别结果的不确定性等级划分,将不确定性属于高等级的新危岩体样本列入第一复检组;

外推模型评估算子单元,用于将所述新危岩体进行模型预测性能提升空间评估,依据新样本数量及IVM分类模型样本库数量之间的更新比重,判断现有预测模型样本库是否需更新。

8.根据权利要求4所述的倾倒式岩溶危岩稳定综合判别的信息向量机装置,其特征在于,所述复核模块包括:预测复检单元:用于根据输入新样本所属工程级别标签,以确定样本集中工程级别较高的样本,并将其列入第二复检组;

合并处理单元,用于对第一、二复检组进行相似度计算,以排除重复样本,建立最终复检组;

最终复核单元,用于根据复检组数据以刚体极限平衡法计算出危岩体稳定系数实际值,并将其与IVM分类模型预测模块输出的判别结果进行对比。