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申请/专利权人：西南交通大学
申请日：2024-02-29
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296369A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G08B21/10;G06N3/0442;G06N3/084;G06N3/086;G06N3/0895;G06N7/01;G06N20/20;G01D21/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种具有较好的预测精度和泛化能力的基于机器学习的边坡失稳时空概率的评估方法，包括以下步骤：Step100，基于Bootstrap算法、GRU算法和Kriging算法，建立BGK边坡位移时空不确定性预测模型，输出边坡位移时空不确定性预测结果；Step200，基于可靠度理论挖掘边坡位移时空不确定性预测结果，建立边坡失稳时空概率评估模型，输出边坡失稳时空概率区间；Step300，基于最不利原则构建边坡全断面位移‑失稳概率二元耦合分析指标DP，根据DP的数值大小判定边坡整体的安全性高低。
主权项：1.一种基于机器学习的边坡失稳时空概率的评估方法，其特征在于：包括以下步骤：Step100，基于Bootstrap算法、GRU算法和Kriging算法，建立BGK边坡位移时空不确定性预测模型，输出边坡位移时空不确定性预测结果；Step200，基于可靠度理论挖掘边坡位移时空不确定性预测结果，建立边坡失稳时空概率评估模型，输出边坡失稳时空概率区间；Step300，基于最不利原则构建边坡全断面位移-失稳概率二元耦合分析指标DP，根据DP的数值大小判定边坡整体的安全性高低。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种基于机器学习的边坡失稳时空概率的评估方法
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