一种淤泥固化土的强度预测方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115081067A(43)申请公布日2022.09.20(21)申请号202210683370.4G06Q10/06(2012.01)(22)申请日2022.06.17G06Q50/08(2012.01)(71)申请人中建安装集团有限公司地址210023江苏省南京市栖霞区文澜路6号申请人中建安装集团南京建设有限公司(72)发明人王安辉黄展魏张艳芳杨帆周天宇姚盛清倪娇娇张睿(74)专利代理机构重庆律知诚专利代理事务所(普通合伙)50281专利代理师殷兴旺王俊超(51)Int.Cl.G06F30/13(2020.01)G06F30/20(2020.01)G06Q10/04(2012.01)权利要求书3页说明书9页附图3页(54)发明名称一种淤泥固化土的强度预测方法及系统(57)摘要本发明涉及建筑材料领域，尤其是一种淤泥固化土的强度预测方法及系统，该方法包括：定义多个影响淤泥固化土强度的影响因素；整合所述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系；通过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数；确定所述强度参数的支持度和置信度；利用所述强度参数结合所述支持度和所述置信度，构建淤泥固化土的强度预测模型从而获得初始预测结果；构建适应度函数优化所述初始预测结果，获得目标预测结果。本发明提供的方法取代了实际工程上的部分试验内容，可以通过模拟的方法来预测固化淤泥的无侧限抗压强度，不仅可以减少人力、物力、财力和时间的消耗，并且对于提高施工质量和节省原材料具有理论价值和工程实践意义。CN115081067ACN115081067A权利要求书1/3页1.一种淤泥固化土的强度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：定义多个影响淤泥固化土强度的影响因素；整合所述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系；通过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数；确定所述强度参数的支持度和置信度；利用所述强度参数结合所述支持度和所述置信度，构建淤泥固化土的强度预测模型从而获得初始预测结果；构建适应度函数优化所述初始预测结果，获得目标预测结果。2.根据权利要求1所述的淤泥固化土的强度预测方法，其特征在于，所述定义多个影响淤泥固化土强度的影响因素，包括如下步骤：采集信息，所述信息包括文献资料和实际工程案例；从所述信息中筛选数据，所述数据表征影响因素影响所述淤泥固化土强度的特性；根据所述数据确定多个所述影响因素。3.根据权利要求2所述的淤泥固化土的强度预测方法，其特征在于，所述整合所述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系，包括如下步骤：依照所述数据，将所述影响因素划分为正性影响因素和负性影响因素；分别利用所述正性影响因素和负性影响因素生成正性影响因素集Q′和负性影响因素集Q″；合并所述正性影响因素集Q′和负性影响因素集Q″获得影响因素集I，所述影响因素集I满足如下表达式：I＝{i′1,i′2,…i′n,i″n+1,i″n+2,…,i″n+m}，其中，I表示影响淤泥固化土强度因素的集合，i′∈Q′，n表示所述影响因素集I中正性影响因素的数量，i″∈Q″，m表示所述影响因素集I中负性影响因素的数量；利用所述影响因素集构建淤泥固化土强度的影响因素评价体系E，所述影响因素评价体系E满足如下表达式：其中，k＝1,2,…,n+m，ek表示淤泥固化土第k个影响因素对应评价指标，j(ek)表示第k个影响因素映射到所述影响因素评价体系中的数值，n+m表示影响因素评价体系E中评价指标的总数量。4.根据权利要求3所述的淤泥固化土的强度预测方法，其特征在于，所述通过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数，包括如下步骤：结合所述评价指标，将对应的所述影响因素作为样本构建随机森林；通过所述随机森林中的决策子树进行分枝操作获得备用分枝；利用所述备用分枝获得最优分枝，所述最优分枝满足如下表达式：2其中，Ui＝(e(i)+k(i))C(i)，i表示影响淤泥固化土强度的一影响因素，Mi表示由通过2CN115081067A权利要求书2/3页备用分枝筛选出的最优分枝，k(i)表示影响因素i对淤泥固化土强度的重要性，e(i)表示根据影响因素评价体系E获取的所述影响因素i对影响淤泥固化土强度的相关性，f(e(i))表示所述相关性的权重系数，C(i)＝r(i)×s(i)表示由淤泥固化土的影响因素构成的随机森林泛化误差，其中，r(i)表示所述随机森林泛化误差的有限上界，s(i)表示所述随机森林产生过拟合的概率；并将所述最优分枝的数量设定为终止条件；利用所述终止条件整合所述决策子树，获得不同的所述影响因素的强度参数，所述强度参数满足如下表达式：其中，表示淤泥固化土的影响因素i的强度参数，jh表示淤泥固化土的影响因素构成的总体样本，fi表示所述决策子树针对影响因素i输出的结果，t表示所