[發(fā)明專利]一種基于隨機(jī)森林的邊坡風(fēng)險評估方法

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• 申請日: 2022-04-11
• 公開（公告）號: CN114819551A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉昂;華宇;林文麗;張遷;何家興;丁志濤;張爾康;王元淋;施高波
• 申請（專利權(quán)）人: 南京工業(yè)大學(xué);南京智慧巖土工程技術(shù)研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司 32252
• 代理人: 戴朝榮

本發(fā)明公開一種基于隨機(jī)森林的邊坡風(fēng)險評估方法，包括步驟：收集若干邊坡的參數(shù)信息，所述參數(shù)信息包括邊坡土體的基本性質(zhì)和幾何特征；設(shè)定參數(shù)閾值，將邊坡劃分為穩(wěn)定邊坡、基本穩(wěn)定邊坡、欠穩(wěn)定邊坡和不穩(wěn)定邊坡，并賦予其相應(yīng)的類別標(biāo)簽以構(gòu)建邊坡風(fēng)險評估數(shù)據(jù)集；利用邊坡風(fēng)險評估數(shù)據(jù)集，構(gòu)建基于隨機(jī)森林的邊坡分類模型；將待評估邊坡的參數(shù)信息輸入構(gòu)建完成的邊坡分類模型中，獲取邊坡穩(wěn)定狀態(tài)。本發(fā)明針對邊坡工程的“機(jī)理不清”和巖土材料的“參數(shù)不準(zhǔn)”問題，利用隨機(jī)森林算法從大量邊坡歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)邊坡穩(wěn)定性與其影響變量之間的關(guān)系，能夠快速、準(zhǔn)確地評估邊坡的風(fēng)險性，為大規(guī)模的邊坡普查工作提供一定參考。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于邊坡土體安全監(jiān)測領(lǐng)域，具體涉及一種基于隨機(jī)森林的邊坡風(fēng)險評估方法。

背景技術(shù)

邊坡廣泛分布于我國地表，許多工程項目(橋梁、隧道、大壩和路基等)都受到邊坡穩(wěn)定性的影響，邊坡失穩(wěn)的地質(zhì)災(zāi)害將造成極大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡事故。

國內(nèi)外廣泛采用的土質(zhì)邊坡的穩(wěn)定性評價指標(biāo)包括：(1)坡度、坡高、重度、初始飽和度、孔隙水壓力比、透水系數(shù)、內(nèi)摩擦角、內(nèi)聚力、含水量等；(2)坡度、坡高、前緣臨空狀況、溝谷切割程度、洼地封閉狀況、潛在滑面平均形態(tài)、潛在滑面傾角、潛在滑面阻抗比、堆積體結(jié)構(gòu)、堆積體密實(shí)度、堆積體膠結(jié)程度等。邊坡的穩(wěn)定性分析方法主要包括極限平衡分析法、數(shù)值分析法和定性分析法，由于邊坡工程中巖土體的非連續(xù)性及影響因素的非結(jié)構(gòu)性，傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法預(yù)測能力有限，無法揭示參數(shù)之間的本質(zhì)聯(lián)系。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有邊坡穩(wěn)定性分析方法的不足，本發(fā)明提出一種基于隨機(jī)森林的邊坡風(fēng)險評估方法，以快速準(zhǔn)確地評估邊坡的風(fēng)險性。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于隨機(jī)森林的邊坡風(fēng)險評估方法，包括以下步驟：

S1、收集若干邊坡的參數(shù)信息，所述參數(shù)信息包括邊坡土體的基本性質(zhì)和幾何特征；

S2、設(shè)定參數(shù)閾值，將S1中的邊坡劃分為穩(wěn)定邊坡、基本穩(wěn)定邊坡、欠穩(wěn)定邊坡和不穩(wěn)定邊坡，并賦予其相應(yīng)的類別標(biāo)簽以構(gòu)建邊坡風(fēng)險評估數(shù)據(jù)集；

S3、利用邊坡風(fēng)險評估數(shù)據(jù)集，構(gòu)建基于隨機(jī)森林的邊坡分類模型；

S4、將待評估邊坡的參數(shù)信息輸入構(gòu)建完成的邊坡分類模型中，獲取邊坡穩(wěn)定狀態(tài)。

進(jìn)一步地，所述參數(shù)信息包括重度、粘聚力、內(nèi)摩擦角、孔隙壓力比、坡高、坡角和安全系數(shù)。

進(jìn)一步地，S2中，將安全系數(shù)F_s≥1.35的邊坡視為穩(wěn)定邊坡，將1.35＞F_s≥1.05的邊坡視為基本穩(wěn)定邊坡，將1.05＞F_s≥1.00的邊坡視為欠穩(wěn)定邊坡，將1.00＞F_s的邊坡視為不穩(wěn)定邊坡。

進(jìn)一步地，S2中，穩(wěn)定邊坡的類別標(biāo)簽為1，基本穩(wěn)定邊坡的類別標(biāo)簽為0，欠穩(wěn)定邊坡的類別標(biāo)簽為-1，不穩(wěn)定邊坡的類別標(biāo)簽為-2。

進(jìn)一步地，S3中，將邊坡風(fēng)險評估數(shù)據(jù)集中80％的樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余的20％作為測試集，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練邊坡分類模型，測試集用于評估邊坡分類模型的準(zhǔn)確度。

進(jìn)一步地，S3中，基于隨機(jī)森林的邊坡分類模型包括m棵決策樹，每棵決策樹由訓(xùn)練集中隨機(jī)選取的k個影響邊坡穩(wěn)定性的特征訓(xùn)練而成，每棵決策樹均會產(chǎn)生相應(yīng)的分類結(jié)果，最終以投票的方式確定邊坡所屬類型。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：

(1)本發(fā)明針對邊坡工程的“機(jī)理不清”和巖土材料的“參數(shù)不準(zhǔn)”問題，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型從大量邊坡歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)邊坡穩(wěn)定性與其影響變量之間的關(guān)系，是對于算法和統(tǒng)計模型的科學(xué)研究；