本发明涉及软土参数分析，具体为一种基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法及系统。
背景技术：
1、在现代土木工程领域，对软土参数的精确分析和矫正具有极其重要的意义，因为这些参数直接影响着工程结构的稳定性和安全性。随着计算技术的快速发展，机器学习技术已被广泛应用于地质工程数据分析中，以提高参数预测的准确性和效率。传统的土壤分析方法依赖于实验室测试和经验公式，这些方法虽然在过去几十年中提供了可靠的支持，但在处理大量数据、识别复杂非线性关系方面存在局限性。此外，随着工程项目规模的扩大和环境条件的复杂化，对土壤参数分析方法的精确性和适应性提出了更高要求。这推动了基于高级数据分析技术的研究和应用，尤其是机器学习模型在土壤行为分析中的探索，因为它们能够从大量地质数据中学习并预测土壤行为。
2、尽管机器学习在许多领域显示出了优异的数据处理和预测能力，但在软土参数取值分析和矫正方面，现有技术仍然面临一些关键挑战。首先，现有的机器学习应用通常未能充分利用软土行为的非线性特征，这限制了模型在复杂地质条件下的准确性和泛化能力。其次，传统机器学习方法在模型训练过程中往往忽视了实际工程中可能遇到的异常值处理，这可能导致预测结果的不稳定或误差较大。此外，许多方法缺乏有效的参数优化机制，无法动态调整模型以适应环境变化或新的数据输入。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的软土参数分析方法存在分析的精度低，预测的可靠性低，适用性低，以及无法处理实际工程中可能遇到的异常值处理的问题。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法，包括采集地质工程数据；基于地质工程数据进行数据预处理并识别和利用软土行为中的非线性关联性；通过混合整数非线性规划方法训练模型进行软土参数分析和矫正。
4、作为本发明所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的一种优选方案，其中：所述采集地质工程数据包括采集土壤物理和化学属性、土壤环境数据、工程数据、实验室测试数据以及地质调查数据；
5、所述土壤物理和化学属性包括密度、含水量、粒度分布、塑性指数和液限、有机质含量、化学成分、剪切强度以及压缩系数；
6、所述土壤环境数据包括地下水位、温度和湿度记录以及历史沉降数据；
7、所述工程数据包括负载历史、工程结构类型以及施工过程记录；
8、所述实验室测试数据包括标准贯入试验结果、压缩试验以及剪切试验；
9、所述地质调查数据包括地层分布和地质年代。
10、作为本发明所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的一种优选方案，其中：所述基于地质工程数据进行数据预处理并识别和利用软土行为中的非线性关联性包括利用信息熵对数据进行加权转换，根据每个数据点的信息量重新分配权重；
11、转换基于熵值过程表示信息的不确定性和随机性的量度；
12、输出每个样本点的信息熵，根据熵值调整每个样本点的权重，预处理数据集，表示为：
13、
14、其中，x表示原始输入数据点，x″表示变换后的数据点，n表示数据点总数，xi表示第i个数据点的值，xj表示在求和过程中使用的第j个数据点的值；
15、通过预处理数据集，使集中信息量决定每个点对整体的贡献。
16、作为本发明所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的一种优选方案，其中：所述基于地质工程数据进行数据预处理并识别和利用软土行为中的非线性关联性包括通过非线性核函数将原始数据映射到高维特征空间，使用的核函数包括多项式和径向基核函数的组合，选择多项式度数和rbf的γ参数的核参数，通过核技术将数据转换至高维空间，表示为：
17、
18、其中，k(x,x′)表示核函数，用于输出数据点x和x′之间的相似度，x,x′表示核函数中比较的两个数据点，θi表示第i维的权重参数，pi表示第i维的多项式核的幂次，γi表示第i维的径向基函数rbf核的尺度参数，d表示数据的维度特征数量，xi、x′i表示数据点x和x′在第i维的值，
19、利用核函数方法，将数据映射到高维空间，捕捉非线性数据结构预测软土的行为。
20、作为本发明所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的一种优选方案，其中：所述通过混合整数非线性规划方法训练模型进行软土参数分析和矫正包括结合线性或非线性优化与整数规划技术，同时处理模型中的离散和连续决策变量，优化模型的结构和参数选择，适应不同土质和环境条件，定义模型的优化目标和约束条件，使用算法输出minlp问题和模型参数和结构：
21、
22、
23、其中，w表示权重向量，b表示偏置项，ξ表示松弛变量向量，允许数据点违反边界条件，c表示正则化参数，控制模型的复杂度与误差之间的权衡，n表示数据点总数，ξi表示第i个数据点的松弛变量，z表示是否将数据点视为异常值，zi表示第i个数据点的二元状态，m表示数据点总数，等于n，k表示允许的最大异常值数量，yi表示第i个数据点的标签，xi表示第i个数据点的特征向量；
24、通过优化框架来训练模型，处理分类和回归问题，在模型训练过程中同时处理变量的选择和模型的约束，排除数据的干扰，优化软土参数的预测。
25、作为本发明所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的一种优选方案，其中：所述通过混合整数非线性规划方法训练模型进行软土参数分析和矫正包括通过随机微分方程描述模型参数在时间上的动态变化，引入随机过程以模拟现场条件的不确定性和变动性，实时调整和优化参数，根据实时监测数据，利用随机微分方程动态调整模型参数，以适应环境和数据条件，表示为：
26、dθt＝f(θt,t)dt+g(θt,t)dwt
27、其中，dθt表示模型参数θ在时间t的变化，θt表示时间t的模型参数向量，f(θt,t)表示漂移项函数，描述参数随时间的确定性变化，g(θt,t)表示扩散项函数，描述参数随时间的随机变化，dwt表示增量wiener过程，模拟随机噪声；
28、随机微分方程用于描述含有随机项的动态系统，使模型能够在连续时间内响应随机变化，允许实时根据动态软土环境中的参数变化调整模型参数。
29、作为本发明所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的一种优选方案，其中：所述通过混合整数非线性规划方法训练模型进行软土参数分析和矫正包括使用贝叶斯网络进行概率推理和决策过程，表达变量间的条件依赖性和联合概率分布，提供结构化和概率化的方法来处理决策中的不确定性，基于证据不断更新和改进模型，构建贝叶斯网络模型，输入数据，通过网络进行推理，输出决策路径，表示为：
30、pr(θt+1∣θt)＝∫pr(θt+1∣θt,d)pr(d∣θt)dd
31、其中，pr(θt+1∣θt)表示当前参数θt，在下一个时间点t+1参数θt+1的条件概率，θt+1、θt表示连续两个时间点的参数向量，d表示决策因素，影响参数变化的外部或内部因素，pr(d∣θt)表示在给定当前参数θt的条件下，决策因素d的概率；
32、利用贝叶斯网络对决策过程进行建模，处理决策问题，根据模型提供的概率输出进行决策，持续调整模型以响应数据和反馈，持续改进软土参数。
33、本发明的另外一个目的是提供一种基于机器学习的软土参数取值分析矫正系统，其能通过基于地质工程数据的数据预处理并识别和利用软土行为中的非线性关联性，解决了目前的软土参数分析方法含有软土参数分析的精度和预测的可靠性低的问题。
34、作为本发明所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正系统的一种优选方案，其中：包括初始化模块，数据预处理模块，模型训练、验证和应用模块；所述初始化模块用于采集地质工程数据；所述数据预处理模块用于通过信息熵变换对数据进行加权和标准化；所述模型训练、验证和应用模块用于构建、验证和应用机器学习模型，以进行软土参数分析和矫正。
35、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序是实现基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的步骤。
36、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的步骤。
37、本发明的有益效果：本发明提供的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法采集地质工程数据，增强模型在实际应用中的准确性和可靠性，基于地质工程数据的数据预处理并识别和利用软土行为中的非线性关联性，提高软土参数分析的精度和预测的可靠性，通过混合整数非线性规划方法训练模型进行软土参数分析和矫正，增强软土参数预测的准确性和模型的适用性，本发明在预测的准确性、模型的适用性以及可靠性方面都取得更加良好的效果。
1.一种基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法，其特征在于：所述采集地质工程数据包括采集土壤物理和化学属性、土壤环境数据、工程数据、实验室测试数据以及地质调查数据；
3.如权利要求2所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法，其特征在于：所述基于地质工程数据进行数据预处理并识别和利用软土行为中的非线性关联性包括利用信息熵对数据进行加权转换，根据每个数据点的信息量重新分配权重；
4.如权利要求3所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法，其特征在于：所述基于地质工程数据进行数据预处理并识别和利用软土行为中的非线性关联性包括通过非线性核函数将原始数据映射到高维特征空间，使用的核函数包括多项式和径向基核函数的组合，选择多项式度数和rbf的γ参数的核参数，通过核技术将数据转换至高维空间，表示为：
5.如权利要求4所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法，其特征在于：所述通过混合整数非线性规划方法训练模型进行软土参数分析和矫正包括结合线性或非线性优化与整数规划技术，同时处理模型中的离散和连续决策变量，优化模型的结构和参数选择，适应不同土质和环境条件，定义模型的优化目标和约束条件，使用算法输出minlp问题和模型参数和结构：
6.如权利要求5所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法，其特征在于：所述通过混合整数非线性规划方法训练模型进行软土参数分析和矫正包括通过随机微分方程描述模型参数在时间上的动态变化，引入随机过程以模拟现场条件的不确定性和变动性，实时调整和优化参数，根据实时监测数据，利用随机微分方程动态调整模型参数，以适应环境和数据条件，表示为：
7.如权利要求6所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法，其特征在于：所述通过混合整数非线性规划方法训练模型进行软土参数分析和矫正包括使用贝叶斯网络进行概率推理和决策过程，表达变量间的条件依赖性和联合概率分布，提供结构化和概率化的方法来处理决策中的不确定性，基于证据不断更新和改进模型，构建贝叶斯网络模型，输入数据，通过网络进行推理，输出决策路径，表示为：
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的系统，其特征在于：包括初始化模块，数据预处理模块，模型训练、验证和应用模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于机器学习的软土参数取值分析矫正方法的步骤。
