【技术实现步骤摘要】
本专利技术创造属于边坡预警的，具体涉及了一种边坡预警模型的确定方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、我国属于多山国家，大部分的铁路建设都会产生边坡。边坡上的土体或岩体受河流冲刷，地质活动，雨水浸泡以及人工切坡等因素影响，坡体应力状态产生变化，当滑动力或倾覆力达到甚至超过抗滑力或抗倾覆力而失去平衡时，边坡会发生位移、变形、滑动甚至坍塌等地质灾害，给工农业生产以及人民群众的生命财产安全造成巨大损失。因此及时准确的掌握边坡变形状态并对其未来变形趋势进行预测具有重要意义。
2、近年来，随着人工智能技术的发展，将其与变形监测数据相结合得到的边坡变形智能预测方法引起了众多学者的广泛关注。支持向量回归(svr)是以机器学习理论为基础，基于结构风险最小化准则的回归模型，在解决小样本，高维度，非线性数据建模问题时表现出了特有的优势，因此被广泛应用于矿区边坡，公路边坡以及铁路边坡等众多边坡变形预测领域，并取得了一系列研究成果。然而svr在输入值与预测值之间建立非线性映射关系时，模型中核函数和惩罚因子的选取对结果影响较大，目前常用的交叉验证法和...
【技术保护点】
1.一种边坡预警模型的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史实测数据构建水循环个体，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述水循环个体、所述总迭代次数以及所述历史实测数据确定预警模型的最终核函数和最终偏移量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述适应度函数迭代更新大海的大海参数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前迭代步长和每个所述适应度函数迭代更新大海的大海参数，包括：
6.根据...
【技术特征摘要】
1.一种边坡预警模型的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史实测数据构建水循环个体，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述水循环个体、所述总迭代次数以及所述历史实测数据确定预警模型的最终核函数和最终偏移量，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述适应度函数迭代更新大海的大海参数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前迭代步长和每个所述适应度函数迭代更新大海的大海参数，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述水循环个体、所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：谷牧，马战国，潘振，尹段泉，莫若，张珑耀，樊镒畅，刘诗云，郭倩倩，
申请(专利权)人：国能朔黄铁路发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。