一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法
专利汇可以提供一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 数据挖掘 的结构安全评估及预报方法，解决了现有方法难度大、对人员要求高、评估可靠性不足的弊端，其技术方案要点是包括有以下步骤：收集结构全生命周期内各类相关资料，形成分析 数据库 ； 抽取 全因素的特征数据形成样本库；基于 随机森林 挖掘 算法 ，生成评估模型与 预测模型 ；将需评估的结构当前生命周期内的资料输入分析数据库，抽取相关特征数据进行评估和预测；将评估及预测结果以及重要性的对应特征数据进行推送；将评估预测结果及该结构对应的特征数据加入样本库，作为下一次评估的训练样本。本发明的一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，能够解决现有问题，为结构提供更为准确和快速的安全评估和预报。，下面是一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法专利的具体信息内容。
1.一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，包括有以下步骤：
收集结构全生命周期内各类相关资料，处理形成特征数据并存储以形成分析数据库；
按照结构所处不同阶段抽取结构处于不同安全状态下全因素的特征数据，形成样本库；
基于随机森林挖掘算法，对样本库进行训练，通过参数优化，生成结构现状安全的评估模型与下阶段结构安全状态的预测模型；
将需要评估的结构当前生命周期内的资料输入分析数据库，按照相同规则抽取需要评估阶段的相关特征数据，导入评估模型及预测模型进行现阶段结构安全状态的评估和下阶段结构安全状态的预测；
将评估及预测结果以及重要性排序在前的对应特征数据进行推送；
将评估预测结果及该结构对应的特征数据加入样本库，作为下一次评估的训练样本。
2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，相关数据资料的收集处理具体包括有：
收集结构的建设及运营期间勘察、设计、施工、监测、运营监护时获取的结构前期工程勘察资料、结构设计资料、结构施工及监测资料、结构使用过程的监护资料、结构周边环境资料、结构收周边活动影响资料，并将对应资料解析获得对应特征数据存储至分析数据库；
结构全生命周期内解析获得的结构地质数据、结构设计数据、结构施工数据、结构监护数据、周边环境数据、周边活动影响数据形成结构全因素的特征数据。
3.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是：样本库的样本中同类结构数目大于100，每个结构覆盖全生命周期的不同安全状态的特征数据。
4.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，所述随机森林算法模型训练的步骤包括有：
调用基本算法环境，导入样本库中的特征数据；
调用随机森林算法，将导入的特征数据划分为预测样本集和验证样本集；
对建立的评估模型及预测模型进行训练及参数优化；
返回最优模型，输出最优模型及精度。
5.根据权利要求4所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，所述随机森林算法参数优化方法及步骤包括有：
设定随机森林参数较大取值范围；
采用考虑贪心策略的随机搜索方法快速获取模型参数的较优取值；
以较优取值确定较小的取值范围，采用小步长网络搜索方法进一步确定本结构安全评估的参数最优取值，以获取最优训练精度的模型。
6.根据权利要求5所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，所述考虑贪心策略的随机搜索方法包含：
随机选取一组参数对模型进行训练，在改变各参数取值的情况下，通过模型评价指标确定参数取值方向，进而找出各参数的较优取值。
7.根据权利要求6所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，进一步确定本结构安全评估的参数最优取值具体为：
以较优参数取值为基础，加减随机搜索中设定的较大取值范围上限的5％～10％作为模型参数新取值范围的上下限，采用上下限之差的5％～10％作为网络搜索的步长，进一步确定模型参数的最优取值。
8.根据权利要求7所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，模型最优训练精度的评价指标包含：准确率、精确率和F1分数，且模型的质量与三个指标取值大小成正相关。
9.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法，其特征是，特征数据重要性的排序获取具体为：
采用基尼指数衡量特征的重要性，选取基尼系数排名靠前的若干特征作为影响结构安全的重要特征；
所述基尼指数的计算公式为：
其中，k代表数据集中类别的个数，pi代表第i个类别的样本数量占总样本的比例。
一种基于数据挖掘的结构安全评估及预报方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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