(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210683370.4 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 中建安装集团有限公司 地址 210023 江苏省南京市栖霞区文澜路6 号 申请人 中建安装集团南京建 设有限公司 (72)发明人 王安辉　黄展魏　张艳芳　杨帆　 周天宇　姚盛清　倪娇娇　张睿　 (74)专利代理 机构 重庆律知诚专利代理事务所 (普通合伙) 50281 专利代理师 殷兴旺　王俊超 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06Q 10/04(2012.01)G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/08(2012.01) (54)发明名称 一种淤泥固化土的强度预测方法及系统 (57)摘要 本发明涉及建筑材料领域， 尤其是一种淤泥 固化土的强度预测方法及系统， 该方法包括： 定 义多个影 响淤泥固化土强度的影 响因素； 整合所 述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系； 通 过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数； 确 定所述强度参数的支持度和置信度； 利用所述强 度参数结合所述支持度和所述置信度， 构建淤泥 固化土的强度预测模型从而获得初始预测结果； 构建适应度函数优化所述初始预测结果， 获得目 标预测结果。 本发明提供的方法取代了实际工程 上的部分试验内容， 可以通过模拟的方法来预测 固化淤泥的无侧限抗压强度， 不仅可以减少人 力、 物力、 财力和时间的消耗， 并且对于提高施工 质量和节省原材料具有理论价值和工程实践意 义。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 115081067 A 2022.09.20 CN 115081067 A 1.一种淤泥固化土的强度预测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 定义多个 影响淤泥固化土强度的影响因素； 整合所述影响因素构建淤泥固化土强度的评价体系； 通过所述评价体系获得淤泥固化土的强度参数； 确定所述强度参数的支持度和置信度； 利用所述强度参数结合所述支持度和所述置信度， 构建淤泥固化土的强度预测模型从 而获得初始预测结果； 构建适应度函数优化所述初始预测结果， 获得目标 预测结果。 2.根据权利要求1所述的淤泥固化土的强度 预测方法， 其特征在于， 所述定义多个影响 淤泥固化土强度的影响因素， 包括如下步骤： 采集信息， 所述信息包括文献资料和实际工程案例； 从所述信息中筛 选数据， 所述数据表征影响因素影响所述 淤泥固化土强度的特性； 根据所述数据确定多个所述影响因素。 3.根据权利要求2所述的淤泥固化土的强度 预测方法， 其特征在于， 所述整合所述影响 因素构建淤泥固化土强度的评价体系， 包括如下步骤： 依照所述数据， 将所述影响因素划分为 正性影响因素和负性影响因素； 分别利用所述正性影响因素和负性影响因素生成正性影响因素集Q ′和负性影响因素 集Q″； 合并所述正性影响因素集Q ′和负性影响因素集Q ″获得影响因素集I， 所述影响因素集I 满足如下表达式： I＝{i′1,i′2,…i′n,i″n+1,i″n+2,…,i″n+m}， 其中， I表示影响淤泥固化土强度因素的集合， i ′∈Q′， n表示所述影响因素集I中正性 影响因素的数量， i ″∈Q″， m表示所述影响因素集 I中负性影响因素的数量； 利用所述影响因素集构建淤泥固化土强度的影响因素评价体系E， 所述影响因素评价 体系E满足如下表达式： 其中， k＝1,2, …,n+m， ek表示淤泥固化土第k个影响因素对应评价指标， j(ek)表示第k 个影响因素映射到所述影响因素评价体系中的数值， n+m表示影响因素评价体系E中评价指 标的总数量。 4.根据权利要求3所述的淤泥固化土的强度 预测方法， 其特征在于， 所述通过所述评价 体系获得淤泥固化土的强度参数， 包括如下步骤： 结合所述评价指标， 将对应的所述影响因素作为样本构建随机森林； 通过所述随机森林中的决策子树进行分枝操作获得 备用分枝； 利用所述备用分枝获得最优分枝， 所述 最优分枝满足如下表达式： 其中， Ui＝(e(i)+k(i))C(i)2， i表示影响淤泥固化土强度的一影响因素， Mi表示由通过权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115081067 A 2备用分枝筛选出的最优分枝， k(i)表 示影响因素i对淤泥固化土强度的重要性， e(i)表 示根 据影响因素评价体系E获取的所述影响因素i对影响淤泥固化土强度的相关性， f(e(i))表 示所述相关性的权重系数， C(i)＝r(i) ×s(i)表示由淤泥固化土的影响因素构成的随机森 林泛化误差， 其中， r(i)表 示所述随机森 林泛化误差的有限上界， s(i)表 示所述随机森林产 生过拟合的概 率； 并将所述 最优分枝的数量设定为终止条件； 利用所述终止条件整合所述决策子树， 获得不同的所述影响因素的强度参数， 所述强 度参数满足如下表达式： 其中， 表示淤泥固化土的影响因素i的强度参数， jh表示淤泥固化土的影响因素构 成的总体样本， fi表示所述决策子树针对影响因素i输出的结果， t表示所述决策子树的向 量输入， ts表示所述决策子树的向量输出。 5.根据权利要求3所述的淤泥固化土的强度 预测方法， 其特征在于， 所述强度参数包括 淤泥含水率、 有机质含量、 固化剂用量和养护方式。 6.根据权利要求3所述的淤泥固化土的强度 预测方法， 其特征在于， 所述确定所述强度 参数的支持度和置信度， 包括如下步骤： 根据所述影响因素评价体系E， 设定所述淤泥固化土的影响因素的支持度阈值X和置信 度阈值Y； 定义置信度为衡量所述影响因素影响所述强度参数的频繁度， 所述置信度满足如下表 达式： 其中， Bxy‑i表示影响因素i的置信度， Xi表示影响因素i的支 持度阈值， Yi表示影响因素i 的置信度阈值； 定义支持度为衡量所述强度参数影响所述淤泥固化土强度的频繁度， 所述支持度满足 如下表达式： 其中， Axy‑i表示影响因素i的支 持度， Xi表示影响因素i的支 持度阈值， Yi表示影响因素i 的置信度阈值。 7.根据权利要求6所述的淤泥固化土的强度 预测方法， 其特征在于， 所述利用所述强度 参数结合所述支持度和所述置信度， 构建淤泥固化土的强度预测模型从而获得初始预测结 果， 包括如下步骤： 利用所述强度参数结合所述支持度和所述置信度， 构建淤泥固化土的强度预测模型， 所述强度预测模型满足如下表达式： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115081067 A 3