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申请/专利权人：重庆科技大学
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络的地铁隧道施工诱发临近建筑损伤预测模型构建方法，属于隧道工程风险控制领域。首先，采集工程案例形成地铁隧道施工诱发邻近建筑损伤的样本库，建立包含影响因素与损伤特征指标的指标体系。接着，通过解释结构模型的方法划分影响因素的层次结构关系，确定贝叶斯网络模型的初始网络结构。然后，应用初始网络结构改进贝叶斯网络模型的结构学习方法，构建基础贝叶斯网络模型。进一步地，通过基础贝叶斯网络模型降低模拟退火算法搜索策略的随机性，形成混合建模方法进行结构学习，构建优化的地铁隧道施工诱发邻近建筑损伤的贝叶斯网络预测模型。本发明的样本库构建合理，数学模型贴合实际、预测性能高效，应用价值高。
主权项：1.基于贝叶斯网络的地铁隧道施工诱发临近建筑损伤预测模型构建方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：构建地铁隧道施工诱发邻近建筑损伤样本库；搜集地铁隧道工程资料形成案例库，确定影响因素；对影响因素进行致灾等级划分，对损伤特征指标进行损伤等级的划分，形成样本库；S2：构建初始网络结构；采用解释结构模型ISM方法对影响因素进行层次结构分析，得到影响因素的层级结构关系；对存在直接影响关系的影响因素进行指向性连接，建立邻近建筑损伤贝叶斯网络BN预测模型的初始网络结构，为预测模型的结构学习提供参考；S3：构建基础BN模型；以初始网络结构作为K2评分算法的参考依据，形成混合建模方法进行结构学习得到BN基础结构；利用极大似然估计法进行参数学习形成基础BN模型；基于样本数据验证基础BN模型的有效性；S4：构建基于模拟退火算法的优化BN模型；以基础BN模型的网络结构作为模拟退火算法寻优搜索的起点，降低模拟退火算法搜索策略的随机性，形成混合建模方法进行结构学习得到BN优化结构；利用极大似然估计法进行参数学习形成优化BN模型；基于样本数据验证优化BN模型的有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆科技大学 基于贝叶斯网络的地铁隧道施工诱发临近建筑损伤预测模型构建方法
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