【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及土木工程，具体涉及一种隧道大变形的分级预测方法及相关产品。
技术介绍
1、膨胀性泥岩具有显著的胀缩特性，其遇水后容易发生体积膨胀，进而引发围岩的变形和应力集中，对隧道的结构安全造成威胁。在膨胀性泥岩隧道施工和运营过程中，隧道的变形是一个复杂的动态过程，受多种因素影响，如围岩的膨胀率、含水率、隧道跨度和围岩强度等。因此，准确预测膨胀性泥岩隧道的变形情况，对于确保隧道的安全和延长使用寿命具有重要意义。
2、现有技术中，隧道大变形的预测方法主要依赖于经验模型或数值模拟，这些方法存在诸多局限性。首先，经验模型通常基于历史数据，但由于地质条件的复杂性，难以全面适应不同工程场景，预测精度不高。其次，数值模拟方法虽然能考虑更多的影响因素，但模型的参数设置复杂，计算成本高，且结果容易受到模型假设的影响。此外，现有方法普遍缺乏有效的特征提取和惩罚系数优化手段，导致模型的泛化能力有限，难以应对实际工程中的复杂情况。
3、为了应对上述挑战，近年来，机器学习方法逐渐应用于隧道变形预测领域，尤其是支持向量机（svm）等算法因其良好的非线性映射能力和较高的预测精度，得到了广泛关注。然而，现有的基于svm的预测方法仍面临一些问题，例如在特征选择和惩罚系数优化上缺乏系统性的指导，导致模型预测效果不理想。此外，如何更有效地处理隧道变形数据中的噪声、异常值和多尺度信息，也是当前技术研究的难点。
4、综上所述，开发一种能够准确预测隧道大变形的分级预测方法，并通过合理的数据处理和特征选择技术，提升模型的泛化能力和预测精
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是如何提高隧道大变形预测的精度和泛化能力，克服现有方法中存在的特征选择不合理、惩罚系数优化不足以及数据噪声处理不当等问题，目的在于提供一种隧道大变形的分级预测方法及相关产品，实现了基于支持向量机的精确分级预测，通过优化特征选择和惩罚系数调优提高模型的鲁棒性，并利用有效的数据预处理方法改善数据质量，确保模型在复杂工程条件下的适用性和稳定性。
2、本专利技术通过下述技术方案实现：
3、一种隧道大变形的分级预测方法，包括：
4、数据收集与预处理，收集历史隧道工程中的变形数据，并对收集的变形数据进行预处理，获得样本数据；
5、特征选择与指标分析，分析样本数据，并筛选表征变形情况的关键特征；
6、模型选择与训练，通过关键特征对支持向量机进行训练，获得预测模型；
7、模型优化与调整，对预测模型进行验证，并根据验证结果优化模型参数，获得最终的分级预测模型；
8、变形预测，输入隧道的实时变形数据，分级预测模型输出预测的变形等级。
9、可选地，对变形数据进行预处理的方法包括：
10、通过三次移动平均法对变形数据进行噪声过滤；
11、对经过噪声过滤后的变形数据应用z-score标准化；
12、通过线性插值法对经过数据标准化的变形数据进行缺失值处理；
13、通过小波变换法对经过缺失值处理的变形数据进行多尺度分析，并提取不同尺度下的特征作为样本数据。
14、可选地，筛选关键特征的方法包括：
15、依次确定特征与目标变量之间的互信息，其中，为特征与目标变量之间的互信息，为和之间的联合概率分布，为的边缘概率分布，为的边缘概率分布，特征为预处理后的变形数据，目标变量为变形情况；
16、选择互信息最大的特征；并将加入已选特征集；
17、计算除特征外其余特征与目标变量之间的冗余值,其中，为特征与目标变量之间的互信息，是特征与已选特征集中特征之间的互信息；
18、选择冗余值最小的特征；并将加入已选特征集；
19、计算除和特征外其余特征与目标变量之间的冗余值，并选择冗余值最小的特征加入至已选特征集；
20、迭代直至达到停止条件，获得最终的已选特征集；并将已选特征集内的特征作为关键特征；停止条件为已选特征集内的特征数量达到预设值或计算的冗余值低于设定值。
21、可选地，还包括筛除已选特征集内部分冗余或贡献小的特征，方法包括：
22、构建基于svm模型的特征筛选模型，并将已选特征集作为输入；
23、通过已选特征集对特征筛选模型进行迭代训练，在第次迭代时，通过特征筛选模型获得每个特征的系数，特征筛选模型的决策函数，其中，为第个特征在第次迭代中的系数，为第个特征，为第次迭代的已选特征集，为第次迭代时中的特征数量，为偏置；
24、根据的大小进行排序，移出最小的特征，并获得新的特征集；
25、重复迭代直至新的特征集内的特征数达到预设数量或模型性能达到预设要求；
26、获得最终特征集，并将最终特征集内的特征作为关键特征。
27、具体地，支持向量机为非线性支持向量机，并将关键特征作为输入变量，将变形等级作为输出标签；
28、构建特征集，特征集包括输入变量和输出标签，其中，为最终特征集中的特征数量，为变形的等级数量；
29、确定非线性支持向量机的决策函数和核函数；
30、通过组合参数优化算法对惩罚系数和核参数进行优化，选择最优的超参数，通过最优的超参数构建预测模型。
31、可选地，组合参数优化算法包括：
32、随机生成包含个个体的种群，种群中每个个体均为的值对；
33、评估每个个体的适应度，并按照适应度的大小对每个个体进行排序，将前列的多个个体作为父代，对选出的父代进行交叉操作，生成子代个体，其中，、、和为父代，为随机生成的交叉系数；
34、随机改变部分个体的参数，生成新的个体；
35、重复迭代直至达到最大迭代次数或适应度收敛，将所有父代个体和子代个体按照适应度大小排序，筛选前个个体作为初级超参数；
36、将初级超参数作为初始种群中的初始个体；
37、在每个初始个体的邻域内进行搜索，生成新的初始个体，其中，为控制搜索的随机步长，为随机选择的另一个初始个体；
38、计算新初始个体的适应度，若新初始个体的适应度大于当前初始个体的适应度，则令；否则，不变；
39、计算所有初始个体的适应度，并确定搜索概率，其中，为第个初始个体的适应度值；
40、按照搜索概率的大小对初级超参数进行排序，并选择前个初级超参数，在其领域内进行局部搜索，生成新的初始个体，若新的初始个体的适应度大于当前初始个体的适应度，则更新当前的初始个体；否则，当前的初始个体不变；
41、在重复迭代搜索中，若某个初始个体在多次迭代中适应度不变，则随机生成一个新的初始个体，并用新的初始个体替换当前的初始个体；
42、重复迭代直至达到预设的迭代次数或种群的适应度值收敛；
43、将所有初始个体按照适应度的大小排序，筛选前个初始个体作为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，对变形数据进行预处理的方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，筛选关键特征的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，还包括筛除已选特征集内部分冗余或贡献小的特征，方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，支持向量机为非线性支持向量机，并将关键特征作为输入变量，将变形等级作为输出标签；
6.根据权利要求5所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，组合参数优化算法包括：
7.根据权利要求6所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，设定为预测模型的优化前的参数，且包括个次级超参数；遍历所有参数，对预测模型进行优化的方法包括：
8.根据权利要求7所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，，其中，为给定参数的所有折内层交叉验证的平均准确率。
9.根据
10.一种计算机程序相关产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任意一项所述的一种隧道大变形的分级预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，对变形数据进行预处理的方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，筛选关键特征的方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，还包括筛除已选特征集内部分冗余或贡献小的特征，方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在于，支持向量机为非线性支持向量机，并将关键特征作为输入变量，将变形等级作为输出标签；
6.根据权利要求5所述的一种隧道大变形的分级预测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：高成博，陈敏，李飞，郭滨，朱建林，孟亮，许加斌，李林隆，强壮，胡丁水，
申请(专利权)人：中铁西南科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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