[发明专利]一种抛石护岸抛石效果影响因子评价方法

说明书

本发明公开了抛石护岸工程技术领域的一种抛石护岸抛石效果影响因子评价方法，旨在解决现有技术中评价抛石效果仅限于定性分析，而缺乏定量分析方法以准确测定各影响因素对河势变化贡献率的技术问题。所述方法包括如下步骤：获取目标河段评价数据，所述目标河段评价数据包括抛石效果影响因子实测值和抛石效果评价指标实测值；根据目标河段评价数据建立增强回归树模型；根据增强回归树模型评价抛石效果影响因子对抛石效果的贡献率。

技术领域

本发明涉及一种抛石护岸抛石效果影响因子评价方法，属于抛石护岸工程技术领域。

背景技术

抛石护岸工程为水下隐蔽工程，鉴于水下复杂地形，为确保抛石抛石效果，需首先确定施工河段内不同区域的抛石厚度。此外，抛石抛石效果还受其他因素影响，包括：抛石体受水流泥沙冲击在水下发生剧烈运移；抛石结束后抛石体作为河床一部分，由于长期浸泡、冲刷而发生损毁和老化，导致抛石效果与工程预期不符，严重的甚至发生崩岸溃堤。因此，抛石施工后评价抛石效果，以及研究抛石体水下运移的影响因素，对进一步改进施工方式、提高抛石利用率及维护岸坡安全有重要意义。

现有技术中对于抛石效果的评价尚处在定性分析阶段，缺乏定量分析方法以准确测定各影响因素对河势变化的贡献率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种抛石护岸抛石效果影响因子评价方法，包括如下步骤：获取目标河段评价数据，所述目标河段评价数据包括抛石效果影响因子实测值和抛石效果评价指标实测值；根据目标河段评价数据建立增强回归树模型；根据增强回归树模型评价抛石效果影响因子对抛石效果的贡献率。

进一步地，抛石效果影响因子，包括：坡度、坡向、流速、流向和底床高程中至少任一项；抛石效果评价指标，包括：底床高程增量。

进一步地，获取目标河段评价数据，包括如下步骤：抛石施工后监测获取目标河段评价数据；抛石体水下运移稳定后监测获取目标河段评价数据。

进一步地，根据目标河段评价数据建立增强回归树模型，包括如下步骤：建立增强回归树过程模型，所述增强回归树过程模型包括损失函数；从目标河段评价数据中提取训练样本；将训练样本输入增强回归树过程模型训练以降低损失函数；基于降低后的损失函数建立新的增强回归树过程模型；按预设的学习速率和分型次数重复增强回归树过程模型建立过程，输出最后建立的增强回归树过程模型作为增强回归树模型。

进一步地，训练样本占目标河段评价数据90％，预设学习速率为0.1，预设分型次数为300。

进一步地，根据增强回归树模型评价抛石效果影响因子对抛石效果的贡献率，包括如下步骤：校核增强回归树模型是否具有可靠性；如果增强回归树模型具有可靠性，将抛石效果影响因子实测值输入增强回归树模型，获取抛石效果影响因子对于抛石效果评价指标的贡献率；如果增强回归树模型不具可靠性，按调整后的学习速率和分型次数重新建立增强回归树模型。

进一步地，校核增强回归树模型是否具有可靠性，包括如下步骤：从目标河段评价数据中提取校核样本，所述校核样本为目标河段评价数据经提取训练样本后的剩余数据；将校核样本输入增强回归树模型，输出抛石效果评价指标模拟值；根据抛石效果评价指标模拟值和抛石效果评价指标实测值判定增强回归树模型是否具有可靠性。

进一步地，增强回归树模型具有可靠性的判定标准，包括：抛石效果评价指标模拟值的均方根误差≤0.5，且；抛石效果评价指标模拟值的标准化平均误差＜50％，且；抛石效果评价指标模拟值的拟合优度＞0.8。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：能够获取影响抛石体水下运移结果影响因素间的相对贡献率，为数值模拟提供指导；运用模型训练抛石运移结果的精确度较高，以此模型为依据，在抛石施工前对采集的地形数据进行预测，对淤积严重处减少抛石量，同时在冲刷严重地区域加大抛石，为提高抛石效率提供了科学依据。

附图说明

图1是本发明流程图；