[发明专利]适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法及系统

权利要求书

1.一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法，其特征是：包括以下步骤：

获取洞段的拱顶沉降、上导收敛和下导收敛参数，基于上述参数对围岩变形等级的权重，利用云模型计算n个洞段的变形等级；

确定影响围岩变形的关键因素，以影响因素数值作为评价指标，把变形等级作为评价结果，利用粗糙集计算各个评价指标对于评价结果的权重；以岩石抗压强度、岩石完整系数、结构面性态、地下水含量作为条件属性，围岩变形等级作为决策属性，依照粗糙集的理论，判定决策属性对每一个条件属性的依赖度；

基于权重，利用云模型方法，建立预测模型，并对模型进行训练和验证，直到验证后的模型符合设定要求，利用验证后的模型预测高速铁路隧道中围岩变形等级。

2.如权利要求1所述的一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法，其特征是：利用特尔菲法获得拱顶沉降、上导收敛和下导收敛参数对围岩变形等级的权重。

3.如权利要求1所述的一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法，其特征是：根据高速铁路隧道收集的现场拱顶沉降、上导收敛、下导收敛监测值范围，以及观测围岩变形程度对洞室造成的破坏程度，将监测值范围均分为若干个范围，并利用各个范围所对应的围岩变形程度，结合单因素法将围岩变形分为相应等级。

4.如权利要求1所述的一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法，其特征是：采用粗糙集理论确定影响因素权重时，构建决策表。

5.如权利要求1所述的一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法，其特征是：在采用粗糙集理论确定权重之前，对由岩石抗压强度、岩石完整系数、结构面性态、地下水含量四个评价指标构成的条件属性进行离散化处理。

6.如权利要求1所述的一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法，其特征是：将各试样的数据构成样本集，将样本集分成两部分，一部分做训练样本，用来建立预测模型；另一部分用来做检验样本，检验模型的准确性。

7.如权利要求1所述的一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法，其特征是：构建模型的过程包括：基于确定的岩石抗压强度、岩石完整系数、结构面性态和地下水含量四个条件属性对于决策属性围岩变形等级的权重，利用云模型方法建立预测模型，进行决策评价。

8.一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测系统，其特征是：包括：

参数计算模块，被配置为获取洞段的拱顶沉降、上导收敛和下导收敛参数，基于上述参数对围岩变形等级的权重，利用云模型计算n个洞段的变形等级；

评价权重模块，被配置为确定影响围岩变形的关键因素，以影响因素数值作为评价指标，把变形等级作为评价结果，利用粗糙集计算各个评价指标对于评价结果的权重；

预测模块，被配置为基于权重，利用云模型方法，建立预测模型，并对模型进行训练和验证，直到验证后的模型符合设定要求，利用验证后的模型预测高速铁路隧道中围岩变形等级。

9.一种计算机可读存储介质，其特征是：其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法。

10.一种终端设备，其特征是：包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的一种适用于高速铁路隧道的围岩变形等级预测方法。