[发明专利]一种基于贝叶斯网络的土质边坡坍塌事故诊断方法在审
申请号: | 201910443406.X | 申请日: | 2019-05-27 |
公开(公告)号: | CN110610187A | 公开(公告)日: | 2019-12-24 |
发明(设计)人: | 杨志华;谢洪涛;代绍海;段军;刘波;王甲贤;贾述项;余平军 | 申请(专利权)人: | 施甸县保施高速公路投资开发有限公司;昆明理工大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 11453 北京名华博信知识产权代理有限公司 | 代理人: | 薛飞 |
地址: | 678200 云南*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 贝叶斯网络 事故诊断 坍塌 边坡 可用 贝叶斯网络模型 土木工程技术 风险管理 概率关系 节点要素 节点状态 事故发生 数据学习 条件概率 土质边坡 样本数据 原型结构 贝叶斯 网结构 智能化 阈值时 构建 弧段 算法 原型 样本 并用 诊断 | ||
本发明涉及一种基于贝叶斯网络的土质边坡坍塌事故诊断方法,属于土木工程技术领域。当样本数量达到设置阈值时,建立一个贝叶斯网结构原型,再通过数据学习来求精,从原型结构中获取最正确的结构;将贝叶斯网络各节点要素划分为多种状态,并用弧段建立节点之间的概率关系,采用EI算法对样本数据进行训练获取贝叶斯网络中节点状态演化的条件概率;建立多要素引发边坡坍塌事故发生的贝叶斯网络模型。本发明利用贝叶斯网络构建边坡坍塌事故诊断系统,实现了对原因复杂的边坡坍塌事故进行智能化诊断的功能,提高了事故诊断的准确性和灵活性,该系统不仅可用于事故诊断,还可用于坍塌事故的风险管理。
技术领域
本发明属于边坡施工技术领域和安全工程技术领域,更具体的说涉及一种基于贝叶斯网络的土质边坡坍塌事故诊断方法。
背景技术
土质边坡的坍塌事故是土木工程领域常见的事故类型,边坡坍塌事故的影响因素十分复杂,在坍塌事故发生后许多证据都会被坍塌土体所掩埋;因此传统的坍塌事故调查分析方法很难查清事故的真实成因,大都将事故成因归结为降雨、地质条件变化等自然因素;而实质上有许多边坡发生坍塌是由于设计施工措施不当所导致的,但传统的事故调查方法无法揭示事故的真实成因。基于贝叶斯网络的土质边坡坍塌事故诊断方法建立在大量坍塌事故样本数据的基础上,借助于条件概率、不确定推理方法,可以通过有限的表观数据推断边坡坍塌事故的真实成因,该方法的应用能够比较准确地推断出坍塌事故的主要原因,不仅有助于界定设计、施工单位在坍塌事故中所承担的责任,同时还能应用于改善土质边坡的设计施工参数,提高边坡的设计施工水平,确保工程质量,降低边坡坍塌事故发生概率,具有显著的经济效益和社会效益。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:解决土质边坡坍塌事故诊断系统快速准确诊断和原因分析问题。
为了解决上述问题,本发明是采用以下技术方案实现的:所述的基于贝叶斯网络的土质边坡坍塌事故诊断方法包括以下步骤:
步骤1、通过文献研究和专家调查法获取边坡坍塌事故的影响因素,确定土质边坡坍塌事故数据采集标准;
步骤2、由安全监督部门按照数据采集标准收集边坡坍塌事故的案例样本,建立边坡坍塌事故数据库;
步骤3.当样本数量达到设置阈值时,建立一个贝叶斯网结构原型,再通过数据学习来求精,从原型结构中获取最正确的结构;
步骤4.将贝叶斯网络各节点要素划分为多种状态,并用弧段建立节点之间的概率关系,采用EI算法对样本数据进行训练获取贝叶斯网络中节点状态演化的条件概率;
步骤5.利用MATLAB软件,建立多要素引发边坡坍塌事故发生的贝叶斯网络模型;
步骤6.针对具体的边坡坍塌事故,调查事故中可见的信息,根据可见信息推断事故的成因。
优选的,所述坍塌事故影响因素(1)包括:地下水、地表水、土体的亲水性、土体的容重增加、边坡坡率、坡顶荷载、土体软化、坡脚开挖、预加固体系强度、支挡结构的强度、预加固体系受力时机、施工质量。
优选的,所述贝叶斯网络结构(3),分别从边坡的荷载增加、边坡抗力下降两个方面建立边坡坍塌的贝叶斯网络结构。
优选的。所述样本数量阈值(3),坍塌事故样本数量大于150个。
优选的,所述将贝叶斯网络各节点要素划分为多种状态(3),各节点要素划分为很高、高、中、较低、低五种状态,目标节点坍塌事故发生只分为两种状态:发生、不发生。
本发明有益效果:
本发明使用简单、方便,该方法的应用能够比较准确地推断出坍塌事故的主要原因,不仅有助于界定设计、施工单位在坍塌事故中所承担的责任,同时还能应用于改善图纸边坡的设计施工参数,提高边坡的设计施工水平,确保工程质量,降低边坡坍塌事故发生概率,具有显著的经济效益和社会效益。
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