【技术实现步骤摘要】
本申请涉及膨胀土分类，具体涉及一种膨胀土膨胀潜势的综合判别方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、膨胀潜势是在外界环境变化情况下膨胀土可能产生胀缩变形或膨胀力的量度，合理准确的判别膨胀潜势是工程设计和施工的首要目标，其对于有效预防工程中因土壤膨胀引起的问题，确保工程的安全性和稳定性具有重要意义。大量工程建设的实践经验告诉我们，把膨胀土误认为普通的非膨胀土，实际上等于给工程建筑物埋下祸根，事后成为引发建筑物严重病害的隐患；反之，如果把普通的非膨胀土错划为膨胀土，则必将增加大量工程措施。前者将造成重大工程事故，后者将造成工程的极大浪费，同样都会造成巨大的损失。综合现有膨胀土判别和分类方法可知，依靠自由膨胀率等单胀缩性影响因子或多胀缩指标的膨胀潜势判别多依赖试验精度和实验者的经验等，容易漏判和误判；灰色理论和模糊理论等技术方法又具有很大的人为主观性，判定效果有一定的随机性。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种膨胀土膨胀潜势的综合判别方法、装置及存储介质，用以解决现有技术中依靠自由膨胀率等单胀缩性影响因子或多胀缩指标的膨胀潜势判别多依赖试验精度和实验者的经验等，容易漏判和误判；灰色理论和模糊理论等技术方法又具有很大的人为主观性，判定效果有一定的随机性的问题。
2、为实现上述目的，本申请实施例提供一种膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，包括以下步骤：
3、获取与膨胀土膨胀潜势相关的指标作为选择指标，形成第一数据集；
4、对所述第一数据集进行标准化处理；p>
5、利用自组织神经网络筛选出第一数据集中存在的异常数据；
6、对删除异常数据之后的第一数据集进行正态分布分析和相关性分析；
7、根据第一数据集中胀缩性指标和其他非胀缩性指标之间的相关性系数大小，进一步选择出和胀缩性相关性显著的所述非胀缩性指标；
8、将第一数据集中进一步选择出的非胀缩性指标，加上所述胀缩性指标，形成第二数据集，对所述第二数据集进行主成分分析；
9、基于各主成分分析结果，采用回归方法，得到各主成分的得分系数矩阵，以各选择指标得分系数作为指标权重值，建立各主成分的综合表达式，然后将各主成分的所述综合表达式组合为膨胀潜势的综合判别式；
10、基于预设的界限值，对通过所述综合判别式得到的求解结果进行判断，得到膨胀土膨胀潜势判别结果。
11、可选地，所述利用自组织神经网络筛选出第一数据集中存在的异常数据，具体包括：
12、通过计算每个数据点的拓扑二维平面聚类特征和到最近神经元的距离，识别出与其他数据点距离超过预设值的数据点，将这些数据点判定为异常数据。
13、可选地，所述对删除异常数据之后的第一数据集进行正态分布分析和相关性分析，具体包括：
14、当选择指标之间服从正态分布时，选择用皮尔逊相关性系数；当数据不服从正态分布时，使用斯皮尔曼相关性系数。
15、可选地，所述选择指标包括膨胀土结构特征、环境特征和成分特征中的至少一种；
16、所述胀缩性指标包括自由膨胀率、有荷膨胀率、收缩系数、膨胀力、蒙脱石含量和阳离子交换率中的至少一种。
17、可选地，所述形成第二数据集之前，还包括：
18、获取进一步选择出的所述非胀缩性指标之间的相关性，根据相关程度排除其中的部分非胀缩性指标；
19、所述对第二数据集进行主成分分析之前，还包括：
20、对所述第二数据集数据矩阵进行kmo和bartlett检验，检验判断数据是否适用于主成分分析方法，如不适合，则继续执行所述进一步选择出和胀缩性相关性显著的所述非胀缩性指标和/或根据相关程度排除其中的部分非胀缩性指标的步骤。
21、可选地，所述将各主成分的所述综合表达式组合为膨胀潜势的综合判别式，具体包括：
22、以所述得分系数矩阵赋予各最终选择指标权重值，根据各主成分的方差贡献比占所选择的若干个主成分总贡献率比的比例确定各主成分的权重，根据得到的主成分权重值，将各主成分的所述综合表达式组合为膨胀潜势的综合判别式；
23、其中，选择参与计算的主成分的数量的方法，具体包括：
24、计算每个主成分对总方差的贡献率，选择贡献率大于预设阈值的主成分，或者选择特征值大于1的主成分。
25、可选地，所述基于预设的界限值，对通过所述综合判别式得到的求解结果进行判断，具体包括：
26、获取自由膨胀率和蒙脱石含量判别结果相同的土样数据的综合判别式计算值，从中选择出弱、中、强膨胀潜势的界限值作为预设的界限值，基于所述预设的界限值，对通过所述综合判别式得到的求解结果进行判断。
27、可选地，在所述将各主成分的所述综合表达式组合为膨胀潜势的综合判别式之后，还包括：
28、通过膨胀力数据对所计算的综合判别式进行对比分析以验证综合判别式的可行性；
29、在所述得到膨胀土膨胀潜势判别结果之后，还包括：
30、对所述判别结果进行分类统计分析，统计验证各膨胀潜势组的分级特征，以验证判别结果的可行性。
31、为实现上述目的，本申请还提供一种膨胀土膨胀潜势的综合判别装置，包括：存储器；以及与所述存储器连接的处理器，所述处理器被配置成执行如上所述的方法的步骤。
32、为实现上述目的，本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被机器执行时实现如上所述的方法的步骤。
33、本申请实施例具有如下优点：
34、本申请实施例提供一种膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，包括：
35、获取与膨胀土膨胀潜势相关的指标作为选择指标，形成第一数据集；对所述第一数据集进行标准化处理；利用自组织神经网络筛选出第一数据集中存在的异常数据；对删除异常数据之后的第一数据集进行正态分布分析和相关性分析；根据第一数据集中胀缩性指标和其他非胀缩性指标之间的相关性系数大小，进一步选择出和胀缩性相关性显著的所述非胀缩性指标；将第一数据集中进一步选择出的非胀缩性指标，加上所述胀缩性指标，形成第二数据集，对所述第二数据集进行主成分分析；基于各主成分分析结果，采用回归方法，得到各主成分的得分系数矩阵，以各选择指标得分系数作为指标权重值，建立各主成分的综合表达式，然后将各主成分的所述综合表达式组合为膨胀潜势的综合判别式；基于预设的界限值，对通过所述综合判别式得到的求解结果进行判断，得到膨胀土膨胀潜势判别结果。
36、通过上述方法，在膨胀土膨胀潜势的判别中组合了自组织神经网络、相关性分析和主成分分析方法，将各种方法的优势部分结合起来，建立膨胀潜势的综合判定式，避免了采用单指标判别矛盾的问题，提供了一种更为全面的膨胀潜势判别方法，保障了工程安全，避免过度防治膨胀土的经济浪费。通过自组织神经网络、相关性分析和主成分分析技术手段，可筛选掉一些因试验等各种因素产生的异常数据，定量化的选择出对膨胀土膨胀潜本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，所述利用自组织神经网络筛选出第一数据集中存在的异常数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，所述对删除异常数据之后的第一数据集进行正态分布分析和相关性分析，具体包括：
4.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，所述将各主成分的所述综合表达式组合为膨胀潜势的综合判别式，具体包括：
7.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，所述基于预设的界限值，对通过所述综合判别式得到的求解结果进行判断，具体包括：
8.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，
9.一种膨胀土膨胀潜势的综合判别装置，其特征在于，包括：
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...【技术特征摘要】
1.一种膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，所述利用自组织神经网络筛选出第一数据集中存在的异常数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，所述对删除异常数据之后的第一数据集进行正态分布分析和相关性分析，具体包括：
4.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的膨胀土膨胀潜势的综合判别方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘魁，李凯，汪志刚，郭波，覃羡安，李浩，毛红全，罗嘉豪，
申请(专利权)人：中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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