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专利号: 2020108211896
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.滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的高斯过程方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:选定显著影响滑移式岩溶危岩稳定系数的特征指标,具体包括:岩溶发育度、降雨强度、主控结构面产状特征、主控结构面填充物特性、主控结构面粗糙程度、风化程度、地下水共7种定性类指标,以及危岩体自重W、主控结构面长度L、主控结构面夹泥厚度h、主控结构面张开度v、主控结构面裂隙水压力Q、年降雨量P、溶蚀裂隙平均宽度d共7种定量类指标;

步骤S2:收集多个滑移式危岩体工程实例的上述14种特征指标,采用刚体极限平衡方法或数值方法计算其稳定系数,并将上述定性类指标按照所制订的评分规则打分转化为定量指标,然后将各危岩的14种特征指标定量值组成的特征向量与相应的稳定系数值形成样本对,对样本对进行预处理与标准化,由此建立样本集;

步骤S3:根据机器学习策略,将样本集分为训练样本集和测试样本集,基于高斯过程回归(GPR)方法,按照交叉验证原则利用训练样本集训练对处理高维数非线性回归问题具有良好适应性且泛化能力强的GPR模型,以测试样本集的预测误差为最小化为目标,建立具有良好外推预测性能的滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的GPR模型,据此建立滑移式岩溶危岩稳定性的多种影响因素与稳定系数之间可靠的非线性映射关系;

步骤S4:对于新的待识别的滑移式岩溶危岩体,通过数据收集与工程测试,根据评分规则表获得相应的14种特征指标的评分,构建14维的特征指标向量,将此特征指标向量输入训练好的GPR模型,得到识别结果,即稳定系数的预测均值与预测方差;

步骤S5:利用新滑移式岩溶危岩体稳定系数的预测方差,定量化评估GPR模型识别结果的不确定性,并划分不确定性等级。

2.根据权利要求1所述的滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的高斯过程方法,其特征在于,所述步骤S5包括利用预测不确定性指数 评价识别结果的不确定性,其中, 为新危岩体安全系数的预测方差, 为测试样本集预测方差的平均值;

根据不确定性指数PUI指数大小,将识别结果的不确定性等级划分为极低、低、中、高、极高5个等级,用于定量化评价识别结果的可信度,等级越低代表识别结果不确定程度越小,识别结果的可信度越大,反之,等级越高代表识别结果不确定程度越大,识别结果的可信度越小。

3.滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的高斯过程装置,其特征在于,包括:

输入模块,用于接收收集的滑移式岩溶危岩原始数据,获取模型初始原始样本集;

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,以获取模型样本集特征向量;

GPR模型训练模块,用于根据滑移式岩溶危岩稳定系数的特征向量,构建GPR模型的样本集并进行训练,根据训练及测试的准确性,得到具有良好性能的滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的GPR模型;

GPR模型预测模块,用于将新危岩体样本稳定系数的特征向量输入至GPR模型中,输出新危岩体的稳定系数识别结果;

输出模块,用于将新危岩体的模型识别结果输出。

4.根据权利要求3所述的滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的高斯过程装置,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,用于根据滑移式岩溶危岩稳定系数的特征指标,从所述预处理后的数据集中提取并建立各滑移式岩溶危岩样本稳定系数的特征向量样本;

标准化单元,用于避免不同特征数值相差过大或同一特征离散性过大对机器学习模型识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。

5.根据权利要求4所述的滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的高斯过程装置,其特征在于,所述提取单元包括:相似度计算子单元,用于将所述预处理后的样本集以及本发明选定的滑移式岩溶危岩稳定系数的特征指标进行对比计算,以获得所述数据集中各样本所有数据信息与特征指标之间的相似度,并依据计算的数据相似度大小,将相似度低值的数据剔除,将相似度较高的样本建立第一特征向量数据集;

特征向量重编子单元,用于根据第一特征向量集中各个数据计算出的编码信息,对选定的特征向量进行匹配,进行特征向量重排序,建立第二特征向量集,即为最终特征向量组。

6.根据权利要求3所述的滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的高斯过程装置,其特征在于,所述GPR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,建立最优的滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的GPR模型;

模型检验单元,用于将所述的最优GPR模型进行合理性测试,得到最终的滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的GPR模型。

7.根据权利要求3所述的滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的高斯过程装置,其特征在于,所述GPR模型预测模块包括:特征向量算子单元,用于将待预测样本的数据输入至处理模块,以获得滑移式岩溶危岩稳定系数快速识别的GPR模型所需特征向量;

预测算子单元,用于将特征向量输入至模型中,预测出新样本稳定系数预测均值及预测方差;

不确定性评估算子单元,用于根据新样本识别结果的预测方差,评估识别结果不确定性;

外推模型评估算子单元,用于将上述新危岩体样本对模型预测性能提升空间进行定量化评估,依据新样本数量及GPR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,即建立新的外推预测模型。