[发明专利]一种基于随机森林算法的岩体强度影响因素重要性分析方法

说明书

本发明公开了一种基于随机森林算法的岩体强度影响因素重要性分析方法，包括：岩体强度分析方法确定；岩体强度影响因素确定；影响因素组合与岩体强度计算；数据整理与随机森林算法训练；各影响因素重要性分析与岩体强度预测。本发明专利所提供的一种基于随机森林算法的岩体强度影响因素重要性分析方法，目的是实现岩体强度快速预测并明确各影响因素对岩体强度影响程度，有利于推动岩体强度相关机理研究，指导室内、现场、数值试验设计，节约大量人力及计算分析资源。

技术领域

本发明涉及岩体工程技术领域，提供一种基于随机森林算法的岩体强度影响因素重要性分析方法。

背景技术

岩体力学特性对于地下洞室开挖、巷道开挖、矿体开采、边坡开挖等岩土工程的设计来说都具有非常重要的作用，岩体强度对工程设计意义重大，其影响因素众多，如岩体尺寸、矿物组成、结构面特征、围压条件等，在进行岩体强度分析、试验设计时，若对各影响因素影响程度不清晰，将可能浪费大量的资源。

目前，在进行常规的岩体强度分析试验设计时，对各影响因素按同样重要性设计，这将造成试验数大量增加，造成分析时间及试验资源的浪费；常规的影响因素重要性分析方法通常基于试验数据进行多项式拟合等方式，获得相应的影响因素重要性权重，此类方法存在维度的问题，外延进行强度预测时准确性较差。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于随机森林算法的岩体强度影响因素重要性分析方法，岩体强度影响因素众多，本发明方法可以指导岩体强度试验设计，避免对不敏感因素开展过多分析，实现岩体强度快速预测并明确各影响因素对岩体强度影响程度。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于随机森林算法的岩体强度影响因素重要性分析方法，其特征在于包括以下步骤：

S1，确定岩体强度分析方法；

S2，根据岩体强度分析方法，考虑相应的岩体强度影响因素；

S3，对各影响因素进行组合，并确定对应的岩体强度；

S4，影响因素及对应强度数据整理，构建训练集和测试集；

S5，利用随机森林算法进行训练；

S6，输出各影响因素的重要性；

S7，通过训练好的随机森林模型，进行岩体强度预测。

所述S1和S2中，岩体强度分析方法主要有经验公式法、室内试验法、数值试验法等，经验公式法等能够较快地计算出影响因素对应的强度，可以作为初步分析，影响因素重要性分析结果为室内试验法、数值试验法试验设计提供参考。

对应于选择的岩体强度分析方法：

如采用经验公式法，则影响因素根据公式形式确定；

如采用室内试验法，则影响因素考虑岩性、试样尺寸、结构面密度、结构面性质、加载速率等；

如采用数值试验法，则影响因素考虑岩性、岩块强度、结构面密度、结构面性质、网格尺寸、加载速率等。

所述S3中，对m个影响因素进行组合，组合方式可以采用正交设计法、Pairwise方法等，生成n个组合，相应的计算出n个岩体强度；

所述S4中，影响因素及对应强度数据整理格式为如下表格式，Vij表示第i种组合、第j个影响因素对应的值，Si为第i种组合对应的强度值，i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m；