公开(公告)号：CN115049124A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210644546.5

申请日：2022-06-08

Applicant: 重庆科技学院

Inventor： 汪洪星 ,  赵田甜 ,  巫尚蔚 ,  敬小非 ,  刘克辉 ,  任凌燕 ,  崔永鸿

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/08 ,  G06N7/00 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明属于隧道工程灾害预测领域，具体涉及一种基于贝叶斯网络的深长隧道突涌水预测方法，包括确定深长隧道突涌水的影响因素，完善致灾因子和突涌水评价指标的等级划分，建立隧道突涌水样本库；应用解释结构模型方法建立突涌水影响因素的层次结构关系，确定影响因素的排序和层间指向性连接，建立解释结构模型；基于解释结构模型，改进贝叶斯网络结构的构建方法；针对不同样本库的情况，应用改进方法构建贝叶斯网络模型；依据贝叶斯网络模型，进行深长隧道突涌水的定量预测。本发明能够实现定性和定量的综合分析，对完备数据样本和不完备数据样本同时具有适用性，对小样本具有适用性，独立于主观判断，更准确、更客观的进行深长隧道突涌水预测。