【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及边坡稳定性预测，尤其涉及一种基于matlab的边坡稳定性预测系统。
技术介绍
1、重所周知，滑坡是地质灾害的一种，具有突发性和难以预测性，对人类生命财产安全和基础设施构成严重威胁。为了避免或者防止滑坡造成的危害，边坡稳定性预测一直以来都是露天采场、高速公路、堤坝和水库等矿山和土木工程中的一个关键问题。边坡稳定性的失效可能导致严重的生命和财产损失，因此对边坡进行稳定性预测并采取适当的措施是至关重要的。
2、目前对边坡稳定性预测的模型主要是确定性和不确定性两种。确定性模型主要包括极限平衡法、数值模拟法，这些方法都能预测边坡稳定性，但存在需要较高的计算机技术和专业知识，建模和计算过程复杂且耗时以及数值模拟的准确性受模型简化、网格划分、边界条件和材料参数等多种因素的影响，需要仔细验证和校核等问题。
3、为解决上述问题，中国专利cn113033108b提供了《一种基于adaboost算法的边坡可靠度判断方法》、cn110110406b提供了《一种基于excel计算平台实现ls-svm模型的边坡稳定性预测方法》和cn111914481b提供了《基于改进的pso-rbf算法的边坡稳定性预测方法》，陆续进行了有益的摸索，但前两件专利虽然能够为各种实际边坡设计和安全性预测提供重要依据，但仍存在以下问题：超参数对机器学习模型的性能有很大的影响，并且机器学习模型具有很强的拟合能力，未对超参数进行优化容易导致模型性能低并且产生过拟合现象，后一件虽然通过算法优化改善了模型性能，但是仍存在以下问题：其算法对于初学者入门
4、为此研发一种安全高效的基于matlab的边坡稳定性预测系统具有十分重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的任务是为了克服现有技术的不足，提出在matlab中app designer平台完成的，使用matlab语言实现黏菌算法(slime mould algorithm,sma)对极限梯度提升算法(extrme gradient boosting,xgboost)的超参数进行优化以提高后者预测性能，实现sma-xgboost模型的构建、训练和预测以及编写处理图形用户界面的回调函数并将其集成到图形用户界面应用程序中，提供一种操作简单、稳定可靠且灵活的基于matlab的边坡稳定性预测系统，它既能提高模型的精度操作，降低模型使用难度，减少工作量，又具简单、稳定、可靠且灵活。
2、基于matlab的边坡稳定性预测系统，针对边坡变形失稳的复杂性与非线性，通过边坡稳定性预测系统的设计、计算以及用sma-xgboost模型对边坡稳定性参数预测，包括以下工艺步骤与条件：
3、(1)建立主人机交互界面，主人机交互界面由登录账号和密码输入模块组成，通过在代码视图中编写相应的回调函数，填写正确的登录账号和密码并点击登录按钮能跳转到子人机交互界面；
4、(2)子人机交互界面由评价指标取值模块、优化算法参数设置模块、按键操作模块、预测结果模块、运行说明模块组成，通过编写相应的回调函数，点击相应的按键能执行相应操作；
5、(3)收集国内外422个典型边坡案例，选取影响边坡稳定性的六个参数：坡高、坡角、重度、粘聚力、内摩擦角和孔隙水压力作为边坡稳定性预测系统内置sma-xgboost模型的输入，采用边坡案例对sma-xgboost模型进行训练、验证和预测，得到指定参数下的边坡稳定性状态。
6、与现有技术相比，本专利技术具有优点或效果：
7、(1)因为通过选用sma算法对xgboost模型中最小的叶子节点权重、学习速率和最大迭代次数三个超参数进行寻优，所以提高了模型的精度；
8、(2)同时由于在基于matlab app designer平台构建了边坡稳定性预测系统，所以只需要对系统进行操作即可，降低了模型使用难度与减少了工作量。
9、(3)此外由于以计算机及matlab为依托，所以操作简单、稳定可靠且灵活。
10、总之，由于边坡变形失稳是复杂的且非线性的，其不确定性和随机性受到不同因素的影响，所以提出将机器学习方法应用到边坡稳定性的预测中，利用大量的历史数据，通过训练和学习来提高预测精度是基于机器学习方法可以自动处理和分析数据，减少人工干预和错误以及利用其先进的优化算法，进行超参数寻优，进一步提高预测精度设想，在matlab中app designer平台上完成，使用matlab语言实现黏菌算法(slime mouldalgorithm,sma)对极限梯度提升算法(extrme gradient boosting,xgboost)的超参数进行优化以提高后者预测性能，实现sma-xgboost模型的构建、训练和预测以及编写处理图形用户界面的回调函数，并将边坡稳定性预测系统集成到图形用户界面应用程序中。
11、申请文件涉及的matlab是用于数据分析、深度学习、图像处理、信号处理、机器人和控制系统等领域的计算语言和交互式环境，其中的app designer平台是一个交互式应用程序开发环境，可以帮助用户轻松地创建图形用户界面应用程序，这些应用程序可以与matlab代码进行交互，实现数据可视化、算法测试和应用程序部署等功能。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于Matlab的边坡稳定性预测系统，针对边坡变形失稳的复杂性与非线性，其特征在于边坡稳定性预测系统的设计、计算以及用SMA-XGBoost模型对边坡稳定性参数预测，包括以下工艺步骤与条件：
2.根据权利要求1所述的预测系统，其特征是所述步骤(1)中，主人机交互界面能独立打开子人机交互界面。
3.根据权利要求1所述的预测系统，其特征是所述步骤(2)中
4.根据权利要求1所述的预测系统，其特征是所述步骤(3)中
5.根据权利要求1或4所述的预测系统，其特征是所述步骤(3)中，将国内外422个典型边坡案例随机分为338个案例训练集和104个案例测试集，通过优化和训练后模型测试集准确率达到90.1％。
【技术特征摘要】
1.基于matlab的边坡稳定性预测系统，针对边坡变形失稳的复杂性与非线性，其特征在于边坡稳定性预测系统的设计、计算以及用sma-xgboost模型对边坡稳定性参数预测，包括以下工艺步骤与条件：
2.根据权利要求1所述的预测系统，其特征是所述步骤(1)中，主人机交互界面能独立打开子人机交互界面。
3.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：戴勇，邹平，周健，刘正宇，赵恰，肖祖荣，王发刚，
申请(专利权)人：紫金矿业集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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