[发明专利]基于并行蒙特卡洛法的边坡可靠性参数获取方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种基于并行蒙特卡洛法的边坡可靠性参数获取方法及装置，属于数据处理领域。所述方法包括：根据m个不确定性参数各自对应的均值与标准差，通过正交设计法，生成k个训练样本向量；根据k个训练样本向量及一个或多个确定性参数值，通过边坡稳定性分析方法，获取k个训练样本向量各自对应的边坡稳定系数；以所述k个训练样本向量为自变量，以其各自对应的边坡稳定系数为因变量，构成映射关系，通过支持向量机算法，获取所述映射关系表达式；采用并行蒙特卡洛法随机生成N个服从于联合概率分布的待测样本向量，根据映射关系表达式，计算获取边坡可靠性参数。所述方法有效地提高了计算效率，节约了边坡可靠性分析的时间成本。

主权项

1.一种基于并行蒙特卡洛法的边坡可靠性参数获取方法，其特征在于，所述方法包括：根据m个不确定性参数各自对应的均值与标准差，通过正交设计法，生成k个训练样本向量，每个所述训练样本向量由所述m个不确定性参数各自对应的试验数据构成，其中，m与k为非零自然数，k的最大取值与m呈指数关系；根据所述k个训练样本向量及一个或多个确定性参数，通过边坡稳定性分析方法，获取所述k个训练样本向量各自对应的边坡稳定系数；以所述k个训练样本向量为自变量，以其各自对应的所述边坡稳定系数为因变量，构成映射关系，通过支持向量机算法，获取映射关系表达式；根据通过并行蒙特卡洛法随机生成N个服从于联合概率分布的待测样本向量及所述映射关系表达式，获取边坡可靠性参数，所述边坡可靠性参数包括所述N个待测样本向量各自对应的边坡稳定系数的均值和标准差、边坡失效概率以及可靠度指标，其中，每个所述待测样本向量由所述m个不确定性参数各自对应的随机数据构成；其中，以所述k个训练样本向量为自变量，以其各自对应的边坡稳定系数为因变量，构成映射关系，通过支持向量机算法，获取所述映射关系表达式，包括：根据所述k个训练样本向量及其各自对应的边坡稳定系数，以及预设规则，获取最优偏移量以及所述k个训练样本向量各自对应的最优拉格朗日对偶；根据所述最优偏移量、所述k个训练样本向量及其各自对应的所述最优拉格朗日对偶，获取映射关系表达式；其中，所述根据通过并行蒙特卡洛法随机生成N个服从于联合概率分布的待测样本向量及所述映射关系表达式，获取边坡可靠性参数，包括：采用OpenMP并行技术，将sum1及sum2设置为第一规约变量，所述sum1用于存储稳定系数之和，所述sum2用于存储失效次数之和；创建P个第一并行线程，所述P个第一并行线程用于随机生成N个服从于联合概率分布的待测样本向量，根据所述映射关系表达式及功能函数，分别获取所述sum1与所述sum2的规约和，其中，每个所述待测样本向量由所述m个不确定性参数各自对应的随机数据构成；结束所述P个第一并行线程，将所述稳定系数之和与所述N的比值作为边坡稳定系数的均值，将所述失效次数之和与所述N的比值作为边坡失效概率，根据所述边坡失效概率获取可靠度指标；采用OpenMP并行技术，将sum3设置为第二规约变量，所述sum3用于存储方差之和；创建P个第二并行线程，所述P个第二并行线程用于随机生成N个服从于联合概率分布的待测样本向量，根据所述映射关系表达式，计算所述待测样本向量的稳定系数及与所述稳定系数均值差的平方，获取所述sum3的规约和，其中，每个所述待测样本向量由所述m个不确定性参数各自对应的随机数据构成；结束所述P个第二并行线程，根据所述方差之和获取稳定系数的标准差。