【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及土木工程与人工智能交叉的，具体涉及土裂隙分形维数预测，尤其涉及一种干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法。
技术介绍
1、近年来，全球范围内的矿区土壤重金属污染问题日益严重，成为亟待全球共同解决的重大问题。重金属对土壤产生的影响是多方面的，包括对土壤物理性质、化学性质、生物活性以及生态系统的影响，因此重金属对土壤性质影响的研究已经成为近年来环境领域的热点。如za对spolic technosols中长期zn和cu污染对水溶性有机质和土壤生物活性的影响进行研究；huang对土壤粒径如何影响土壤中重金属的环境行为进行深入研究；song研究干湿循环和镉污染对红黏土力学性能和组织的影响。此外，重金属污染会加剧土裂隙的形成和分布，进而诱发土壤完整性被破坏、土壤强度降低以及土壤渗透性增加等问题，对当地工程建设和长远的可持续发展构成了严重的威胁。因此，研究重金属对土裂隙的影响规律具有重要意义。
2、土壤裂隙受气候影响会经历反复的干湿循环，如降雨、地下水位的升降和地表水蒸发。rayhani等人报道了随着塑性指数和黏土含...
【技术保护点】
1.一种干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，所述粒子群优化算法步骤如下：
3.如权利要求1所述的干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，所述麻雀优化算法步骤如下：
4.如权利要求1所述的干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，步骤S1中，通过公式(5)进行标准化处理：
5.如权利要求1所述的干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，还包括以下步骤：...
【技术特征摘要】
1.一种干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，所述粒子群优化算法步骤如下：
3.如权利要求1所述的干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，所述麻雀优化算法步骤如下：
4.如权利要求1所述的干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，步骤s1中，通过公式(5)进行标准化处理：
5.如权利要求1所述的干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，还包括以下步骤：通过公式(6)对预测结果的均方误差进行分析：
6.如权利要求1所述的干湿循环下铅离子对土裂隙分形维数的智能预测方法，其特征在于，还包括以下步骤：通过公式(7)对预测结果的均方根误差进行分析...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈鸿宾，李佳明，唐北昌，张树光，刘文博，黄翔，张研，唐世斌，李彬，黄寿军，刘欣雨，
申请(专利权)人：桂林理工大学，
类型：发明
国别省市：
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