基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法及系统，属于地质预报技术领域，要解决的技术问题为：如何降低综合超前地质预报数据多解性和人为主观因素带来的误差，提高复杂地质条件下、超前预报结果的准确性。包括如下步骤：通过超前地质预报方法对不良地质体区域进行探测，并对掌子面前方的地质条件和岩石特性进行探测；对不良地质体区域进行风险等级划分，设定评价指标在各个风险等级的参数取值范围；计算各条件属性相对决策属性的属性重要程度，得到各个评价指标的客观权重集合；计算待评价案例中待评估指标的确定度；将各评价指标的客观权重赋予待评价案例中各项评估指标的确定度，得到各评价案例关于风险等级的综合确定度。合确定度。合确定度。

【技术实现步骤摘要】
基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法及系统


[0001]本专利技术涉及地质预报
，具体地说是基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法及系统。

技术介绍

[0002]隧道工程具有隐蔽工程量大、作业空间受限、地质条件复杂等诸多特点。为了保障隧道施工的安全，隧道施工过程中常采用超前地质预报的方法去降低工程风险。超前地质预报方法很多，针对特定的工程地质灾害，不同预报方法得出的结果往往存在较大差异。同一工程由于地质条件的复杂性，常存在多种地质灾害，对这类地质情况复杂的工程，为确保施工安全，需采用多种方法对预报结果进行补充，以保证预报结果的科学性和准确性。
[0003]当下对隧道综合超前地质预报，多为在分析预报结果的基础上，经超前地质预报组多位专家结合个人经验，讨论后得出最终结论。对于得出的结论，由于超前地质预报的多解性和个人主观认知的不同，预报结果的准确率会受到较大的影响。因此需要建立一个科学合理的客观评价体系对多种超前地质预报方法开展一个系统准确的评价。
[0004]如何降低综合超前地质预报数据多解性和人为主观因素带来的误差，提高复杂地质条件下、超前预报结果的准确性，是需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的技术任务是针对以上不足，提供基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法及系统，来解决如何降低综合超前地质预报数据多解性和人为主观因素带来的误差，提高复杂地质条件下、超前预报结果的准确性的技术问题。
[0006]第一方面，本专利技术的一种基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法，包括如下步骤：
[0007]通过目测观察和罗盘观测相结合的方式，对隧道工程的地面地质条件进行调查，得到不良地质体区域；
[0008]通过超前地质预报方法对不良地质体区域进行探测，并对掌子面前方的地质条件和岩石特性进行探测，得到对应的探测数据以及评价指标；
[0009]对不良地质体区域进行风险等级划分，对于每个评价指标，设定所述评价指标在各个风险等级的参数取值范围；
[0010]以风险等级为决策属性，以评价指标为条件属性，基于粗糙集理论构建决策表，基于所述决策表，计算各条件属性相对决策属性的属性重要程度、并进行归一化处理，得到各个评价指标的客观权重集合；
[0011]基于每个评价指标在各风险等级下的期望、熵和超熵，通过正态云模型生成云模型数据图，所述云模型数据图用于计算每个评价指标在各风险等级下的确定度，并基于所述云模型数据图搜寻待评价案例中待评估指标的确定度；
[0012]将各评价指标的客观权重赋予待评价案例中各项评估指标的确定度，将各评价指
标结合权重后的确定度进行求和，得到各评价案例关于风险等级的综合确定度。
[0013]作为优选，基于隧道工程的检测长度以及检测精确度对隧道工程的地面地质条件进行调查；
[0014]对于检测精度高于阈值、且检测长度高于阈值的隧道工程，通过目测观察和罗盘观测相结合的方式对隧道工程的地面地质条件进行重复检查；
[0015]对于检测精度低于阈值、或者检测长度低于阈值的隧道工程，通过目测观察和罗盘观测相结合的方式对隧道工程的地面地质条件进行全面检查。
[0016]作为优选，通过目测观察和罗盘观测相结合的方式，对隧道工程的地面地质条件进行调查，调查内容包括掌子面及周边岩石种类和产状、岩石特性、节理裂隙发育程度及方向、断层及破碎带宽度及特征、地下水状况、掌子面稳定状况、洞内有无渗漏水、衬砌有无开裂、有无底鼓现象、地表变异、开裂分布、植被状况、水系状况。
[0017]作为优选，以风险等级为决策属性，以评价指标为条件属性，基于粗糙集理论构建决策表，包括如下步骤：
[0018]对于所述决策表，每个评价指标在各风险等级下的参数取值范围为属性值域，对连续属性值域进行离散化处理，将连续属性值域划分为多个区间，对不易于量化区间的连续属性值域采用模糊语言进行描述、且其分类区间数量与连续属性值域的分类区间数量一致；
[0019]以风险等级为决策属性，以评价指标为条件属性，基于粗糙集理论构建决策表，所述决策表的每一行描述一个待评价案例，对于每一行，第一列用于描述待评价案例的样本编号，最后一列表示风险等级，第一列和最后一列之外的其它每一列表示一个评价指标；
[0020]对于所述决策表，由RSDIDA算法进行补齐，进行知识约简去除重复列，并分别按条件属性和决策属性对其论域进行分类，论域为条件属性和决策属性的集合。
[0021]作为优选，计算各条件属性相对决策属性的属性重要程度、并进行归一化处理，得到各个评价指标的客观权重集合，包括如下步骤：
[0022]计算所有决策属性D对条件属性C的依赖程度γ
C
(D)，计算公式为：
[0023][0024]其中，D为n个待评价案例的集合，U＝{u1,u2,
…
,u
n
}，u
n
表示第n个待评价案例，D
i
表示第i个风险等级对应的决策属性，m为拟定的风险等级数量；
[0025]对于每个评价指标C
i
，计算决策属性D对条件属性C
‑
C
i
的依赖程度计算公式为：
[0026][0027]计算第i种评价指标在所有评价指标集合中的重要性σ
CD
(C
i
)，计算公式为：
[0028][0029]确定权重系数，第i种评价指标的权重系数为：
[0030][0031]第二方面，本专利技术的一种基于粗糙集和云模型的隧道地质预报系统，用于通过如实施例1任一项所述的一种基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法对隧道工程进行地质预报，所述系统包括：
[0032]地质初探测模块，所述地质初探测模块用于获取不良地质体区域，所述不良地质体区域为通过目测观察和罗盘观测相结合的方式、对隧道工程的地面地质条件进行调查得到的；
[0033]地质超前预报模块，所述地质超前预报模块用于通过超前地质预报方法对不良地质体区域进行探测，并对掌子面前方的地质条件和岩石特性进行探测，得到对应的探测数据以及评价指标；
[0034]风险等级配置模块，所述风险等级配置模块用于对不良地质体区域进行风险等级划分，对于每个评价指标，设定所述评价指标在各个风险等级的参数取值范围；
[0035]评价指标权重计算模块，所述评价指标权重计算模块用于以风险等级为决策属性，以评价指标为条件属性，基于粗糙集理论构建决策表，用于基于所述决策表，计算各条件属性相对决策属性的属性重要程度、并进行归一化处理，得到各个评价指标的客观权重集合；
[0036]评价指标确定度计算模块，所述评价指标确定度计算模块用于基于每个评价指标在各风险等级下的期望、熵和超熵，通过正态云模型生成云模型数据图，所述云模型数据图用于计算每个评价指标在各风险等级下的确定度，并基于所述云模型数据图搜寻待评价案例中待评估指标的确定度；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法，其特征在于包括如下步骤：通过目测观察和罗盘观测相结合的方式，对隧道工程的地面地质条件进行调查，得到不良地质体区域；通过超前地质预报方法对不良地质体区域进行探测，并对掌子面前方的地质条件和岩石特性进行探测，得到对应的探测数据以及评价指标；对不良地质体区域进行风险等级划分，对于每个评价指标，设定所述评价指标在各个风险等级的参数取值范围；以风险等级为决策属性，以评价指标为条件属性，基于粗糙集理论构建决策表，基于所述决策表，计算各条件属性相对决策属性的属性重要程度、并进行归一化处理，得到各个评价指标的客观权重集合；基于每个评价指标在各风险等级下的期望、熵和超熵，通过正态云模型生成云模型数据图，所述云模型数据图用于计算每个评价指标在各风险等级下的确定度，并基于所述云模型数据图搜寻待评价案例中各待评估指标的确定度；将各评价指标的客观权重赋予待评价案例中各项评估指标的确定度，将各评价指标结合权重后的确定度进行求和，得到各评价案例关于风险等级的综合确定度。2.根据权利要求1所述的基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法，其特征在于基于隧道工程的检测长度以及检测精确度对隧道工程的地面地质条件进行调查；对于检测精度高于阈值、且检测长度高于阈值的隧道工程，通过目测观察和罗盘观测相结合的方式对隧道工程的地面地质条件进行重复检查；对于检测精度低于阈值、或者检测长度低于阈值的隧道工程，通过目测观察和罗盘观测相结合的方式对隧道工程的地面地质条件进行全面检查。3.根据权利要求1或2所述的基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法，其特征在于通过目测观察和罗盘观测相结合的方式，对隧道工程的地面地质条件进行调查，调查内容包括掌子面及周边岩石种类和产状、岩石特性、节理裂隙发育程度及方向、断层及破碎带宽度及特征、地下水状况、掌子面稳定状况、洞内有无渗漏水、衬砌有无开裂、有无底鼓现象、地表变异、开裂分布、植被状况、水系状况。4.根据权利要求1或2所述的基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法，其特征在于以风险等级为决策属性，以评价指标为条件属性，基于粗糙集理论构建决策表，包括如下步骤：对于所述决策表，每个评价指标在各风险等级下的参数取值范围为属性值域，对连续属性值域进行离散化处理，将连续属性值域划分为多个区间，对不易于量化区间的连续属性值域采用模糊语言进行描述、且其分类区间数量与连续属性值域的分类区间数量一致；以风险等级为决策属性，以评价指标为条件属性，基于粗糙集理论构建决策表，所述决策表的每一行描述一个待评价案例，对于每一行，第一列用于描述待评价案例的样本编号，最后一列表示风险等级，第一列和最后一列之外的其它每一列表示一个评价指标；对于所述决策表，由RSDIDA算法进行补齐，进行知识约简去除重复列，并分别按条件属性和决策属性对其论域进行分类，论域为条件属性和决策属性的集合。5.根据权利要求1或2所述的基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法，其特征在于计算各条件属性相对决策属性的属性重要程度、并进行归一化处理，得到各个评价指标的客
观权重集合，包括如下步骤：计算所有决策属性D对条件属性C的依赖程度γ
C
(D)，计算公式为：其中，D为n个待评价案例的集合，U＝{u1,u2,
…
,u
n
}，u
n
表示第n个待评价案例，D
i
表示第i个风险等级对应的决策属性，m为拟定的风险等级数量；对于每个评价指标C
i
，计算决策属性D对条件属性C
‑
C
i
的依赖程度计算公式为：计算第i种评价指标在所有评价指标集合中的重要性σ
CD
(C
i
)，计算公式为：确定权重系数，第i种评价指标的权重系数为：6.一种基于粗糙集和云模型的隧道地质预报系统，用于通过如权利要求1
‑
5任一项所述的一种基于粗糙集和云模型的隧道地质预报方法对隧道工程进行地质预报，所述系统包括：地质初探测模块，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：惠冰，张文俊，唐志刚，田道国，王琳，刘广波，袁志勇，董思凯，陈朋，邵帅，马明畅，张祥，
申请(专利权)人：济南黄河路桥建设集团有限公司，
类型：发明
国别省市：