【技术实现步骤摘要】
一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法
本专利技术涉及结构安全及预报
，特别涉及一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法。
技术介绍
结构从施工至使用的整个生命周期内，都会受到自身及外部诸多因素的影响，结构的施工及使用一旦超过一定的安全状态，如果不进行及时跟踪及处理将严重威胁人们的生命财产安全。因此，需要采取有效的方法对结构的当前安全状态进行实时评估，对结构接下来安全状态的发展进行预测及预报，对结构安全事故的预防至关重要。结构安全评估的方法一般包括模糊综合评价法、层次分析法、故障树分析法等等。模糊综合评价法是根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价，而在使用过程中，其指标权重矢量的确定主观性较强，当指标较多时，受权重矢量和为1的约束下，会因为相对隶属权系数偏小的原因产生超模糊现象；层次分析法是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法，该方法在指标过多时，指标权重难以确定，判断矩阵的特征值和...
【技术保护点】
1.一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，包括有以下步骤：/n收集结构全生命周期内各类相关资料，处理形成特征数据并存储以形成分析数据库；/n按照结构所处不同阶段抽取结构处于不同安全状态下全因素的特征数据，形成样本库；/n基于随机森林挖掘算法，对样本库进行训练，通过参数优化，生成结构现状安全的评估模型与下阶段结构安全状态的预测模型；/n将需要评估的结构当前生命周期内的资料输入分析数据库，按照相同规则抽取需要评估阶段的相关特征数据，导入评估模型及预测模型进行现阶段结构安全状态的评估和下阶段结构安全状态的预测；/n将评估及预测结果以及重要性排序在前的对应特征数据进行...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，包括有以下步骤：
收集结构全生命周期内各类相关资料，处理形成特征数据并存储以形成分析数据库；
按照结构所处不同阶段抽取结构处于不同安全状态下全因素的特征数据，形成样本库；
基于随机森林挖掘算法，对样本库进行训练，通过参数优化，生成结构现状安全的评估模型与下阶段结构安全状态的预测模型；
将需要评估的结构当前生命周期内的资料输入分析数据库，按照相同规则抽取需要评估阶段的相关特征数据，导入评估模型及预测模型进行现阶段结构安全状态的评估和下阶段结构安全状态的预测；
将评估及预测结果以及重要性排序在前的对应特征数据进行推送；
将评估预测结果及该结构对应的特征数据加入样本库，作为下一次评估的训练样本。
2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，相关数据资料的收集处理具体包括有：
收集结构的建设及运营期间勘察、设计、施工、监测、运营监护时获取的结构前期工程勘察资料、结构设计资料、结构施工及监测资料、结构使用过程的监护资料、结构周边环境资料、结构收周边活动影响资料，并将对应资料解析获得对应特征数据存储至分析数据库；
结构全生命周期内解析获得的结构地质数据、结构设计数据、结构施工数据、结构监护数据、周边环境数据、周边活动影响数据形成结构全因素的特征数据。
3.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是：样本库的样本中同类结构数目大于100，每个结构覆盖全生命周期的不同安全状态的特征数据。
4.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，所述随机森林算法模型训练的步骤包括有：
调用基本算法环境，导入样本库中的特征数据；
调用随机森林算法，将导入的特征数据划分为预测样本...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭春生，雷丹，袁钊，王庭博，苏辉，
申请(专利权)人：上海勘察设计研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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