基本信息:
- 专利标题： 基于PSO-LSSVM的多测孔地应力场反演方法
- 申请号：CN202410732272.4 申请日：2024-06-06
- 公开(公告)号：CN118761313A 公开(公告)日：2024-10-11
- 发明人： 闫坤 , 朱全平 , 赵爽 , 刘衡生 , 周严伟 , 刘世哲 , 吴泽阳 , 邓争荣 , 赵鑫 , 杨友刚 , 雷世兵 , 李林 , 毛仲敏
- 申请人： 中国长江电力股份有限公司 , 长江岩土工程有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区玉渊潭南路1号B座
- 专利权人： 中国长江电力股份有限公司,长江岩土工程有限公司
- 当前专利权人： 中国长江电力股份有限公司,长江岩土工程有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区玉渊潭南路1号B座
- 代理机构： 武汉宇晨专利事务所(普通合伙)
- 代理人： 陈启
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06N3/006 ; G06N3/084 ; G06F17/18 ; G06N20/10 ; G06F119/14
摘要：
本发明公开了一种基于PSO‑LSSVM的多测孔地应力场反演方法，包括以下步骤：1)通过FLAC3D建立三维地应力计算模型；2)通过PSO‑LSSVM训练，建立基于PSO‑LSSVM的FLAC3D预测模型；3)FLAC3D预测模型验证；4)基于所述FLAC3D预测模型获取整个区域地应力场分布情况。本发明通过每次组合不同的多测孔进行反演尝试，反复测试哪些测孔对反演结果精度影响较大，有效避免了某些测孔局部区域直接参与全局反演造成整体误差较大的问题，通过对这些测孔进一步划分局部区域进行单独反演，通过这种方式使反演结果更接近全局最优解，同时避免了局部最优解的问题，提高了多钻孔反演的拟合精度和计算效率。
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |