[发明专利]一种岩土工程涌突水概率预测的并行评价方法

权利要求书

1.一种岩土工程涌突水概率预测的并行评价方法，其特征在于，包括：

S1、对岩土工程综合数据进行采样，并根据所述岩土工程综合数据建立涌突水预测样本；

S2、基于决策树通过并行集成算法建立所述涌突水预测样本与涌水量之间的映射关系，并根据所述映射关系建立涌水量预测模型；

S3、对所述岩土工程综合数据进行统计及分布特征分析，并根据分析结果对所述岩土工程综合数据随机抽样，形成涌水量待预测样本；

S4、将所述涌水量待预测样本输入所述涌水量预测模型中，获得涌水量预测值；

S5、重复多次执行S1至S4，通过对多个所述涌水量预测值进行统计分析来预测岩土工程涌突水概率。

2.根据权利要求1所述的一种岩土工程涌突水概率预测的并行评价方法，其特征在于，所述岩土工程综合数据包括：TSP地质超前预报数据、掌子面观察统计数据及地质勘查报告数据；

所述TSP地质超前预报数据，包括：反射层分布系数、地下水发育情况；

所述掌子面观察统计数据，包括：岩层产状、裂隙开度及地层岩性；

所述地层岩性的统计结果采用参数t作为表达系数，表达式为：

式中，A1、A2、A3分别为溶解度强、溶解度中、溶解度弱的岩性对涌水量的贡献；B1、B2、B3分别为溶解度强、溶解度中、溶解度弱的岩性比例；

所述地质勘查报告数据，包括：隧道埋深。

3.根据权利要求2所述的一种岩土工程涌突水概率预测的并行评价方法，其特征在于，所述基于决策树通过并行集成算法建立所述涌突水预测样本与涌水量之间的映射关系，包括：

S21、采用有放回抽样的形式从所述涌突水预测样本中抽取N个样本，形成决策树的训练样本；在N次抽样过程中始终不被抽中的概率P是

当N无限大时，

将始终不被抽中的样本作为检验样本；

S22、从所述涌突水预测样本中抽取N个样本重复执行Ntree次，得到由Ntree个决策单元组成的决策组；

S23：输入决策组的维度M，以S为控制值在所述决策组中进行参数选取，其中，SM；建立所述涌突水预测样本与涌水量之间的映射关系为：

Y＝h(X,θ_ij) (2)

式中，Y为预测输出；X为预测输入且X＝(x₁,x₂,...,x_s)，即抽取了S个输入；θ_ij表示第i个决策单元的第j个分支。

4.根据权利要求3所述的一种岩土工程涌突水概率预测的并行评价方法，其特征在于，建立所述涌突水预测样本与涌水量之间的映射关系之后，还包括：以不放回抽样的形式确定决策单元分支的终端节点。

5.根据权利要求4所述的一种岩土工程涌突水概率预测的并行评价方法，其特征在于，所述以不放回抽样的形式确定决策单元分支的终端节点，包括：

G1、以不放回抽样的形式随机选取两组数量为S的输入参数组合作为分裂子节点；

G2、通过验证检验样本并采用信息增益算法选择各节点上输入参数的对输出结果影响最大的属性；

G3、对每个节点分别以不放回抽样的形式随机选取两组数量为S-1的输入参数，与父节点的对输出结果影响最大的属性组合后形成新一代的子节点；

G4、重复执行G1至G3，直至父、子两代节点的对输出结果影响最大的属性一致时，确定为当前决策单元分支的终端节点。

6.根据权利要求5所述的一种岩土工程涌突水概率预测的并行评价方法，其特征在于，采用式(3)对所述涌突水预测样本进行归一化处理；

d_normalized＝(d-d_min)/(d_max-d_min) (3)

式中，d为待处理的预测数据，d_max与d_min分别为待处理的预测数据中的最大、最小值。