一种基于RF-GA-SVM模型的铁路危岩稳定性智能预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于RF‑GA‑SVM模型的铁路危岩稳定性智能预测方法，包括以下步骤：确定铁路边坡危岩稳定性评价特征，并建立铁路边坡危岩稳定性评价体系；采集铁路边坡危岩、地质、天气等相关数据，建立初始数据集并进行数据预处理；利用随机森林算法的变量重要性评分来消除冗余评价特征；采用遗传算法对SVM模型超参数进行全局优化；基于超参数优化后的SVM模型，构建铁路边坡危岩稳定性预测模型RF‑GA‑SVM；训练、测试、评估RF‑GA‑SVM模型，得到最终铁路边坡危岩稳定性预测模型。本发明专利技术融合了RF、GA和SVM三种算法，不仅提升了铁路边坡危岩稳定性预测的精度与效率，还显著提高了预测模型的鲁棒性与可应用性，为铁路安全管理和地质灾害防控提供了强有力的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及铁路地质灾害智能监测与预测，尤其涉及一种融合随机森林算法（random forest，rf）、遗传算法（genetic algorithm，ga）与支持向量机（supportvector machine，svm）的铁路边坡危岩稳定性智能预测方法。

技术介绍

1、目前，铁路边坡危岩稳定性智能预测方法主要包括力学分析法、经验判别法及数学模型法等。其中，力学分析法强调边坡结构力学建模，但其对参数精度和计算条件要求较高；经验法则偏重工程师主观判断，缺乏普适性；数学模型法则尝试从统计学或智能计算角度建立评价函数，但在面对多源数据的高维复杂性上仍存在一定的局限。而机器学习方法近年来成为研究热点，如支持向量机（svm）、模糊c均值聚类（fcm）、人工神经网络（ann）等模型，已广泛应用于边坡灾害等级划分中。但现有研究普遍存在两个关键问题：（1）输入特征选取主观性强，未能科学评估各指标的重要性；（2）模型参数调整方式粗放，优化不足，影响最终预测准确率与模型泛化能力。尤其svm对参数c和γ高度敏感，传统网格搜索或人工经验难以胜任复杂工程场景。因此，亟需一种融合本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于RF-GA-SVM模型的铁路危岩稳定性智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的铁路危岩稳定性智能预测方法，其特征在于，步骤S3中，所述采用随机森林算法对各铁路边坡危岩稳定性评价特征进行重要性评分，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的铁路危岩稳定性智能预测方法，其特征在于，步骤S4中，所述采用遗传算法对SVM模型的超参数进行全局优化，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的铁路危岩稳定性智能预测方法，其特征在于，步骤S5中，所述基于超参数优化后的SVM模型构建铁路边坡危岩稳定性预测模型RF-GA-SVM，包括以下...

【技术特征摘要】

1.一种基于rf-ga-svm模型的铁路危岩稳定性智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的铁路危岩稳定性智能预测方法，其特征在于，步骤s3中，所述采用随机森林算法对各铁路边坡危岩稳定性评价特征进行重要性评分，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的铁路危岩稳定性智能预测方法，其特征在于，步骤s4中，所述采用遗传算法对svm模型的超参数进行全局优化，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的铁路危岩稳定...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴红刚，张义明，于文涛，佑任杰，曹生慧，吴文涛，闫忠伟，李永强，朱兆荣，赵守全，
申请(专利权)人：中铁西北科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：