[01754844]基于多协方差函数高斯过程的岩溶塌陷预测软件V1.0

我国岩溶地区分布广泛,是世界上岩溶最发育的国家之一。近年来,随着经济的不断发展,岩溶地区建设的工程项目越来越多,由此引发的岩溶塌陷问题也日趋频繁、严重,已成为岩溶区可持续发展的一大障碍,有效减轻其造成的危害势在必行。岩溶塌陷是指岩溶洞隙上方的岩土体在自然或人为因素作用下发生变性破坏,并在地面形成塌陷坑（洞）的一种岩溶动力作用与现象。据不完全统计,全国有23个省（市、自治区）发生过岩溶塌陷。由于城市的建设,岩溶区城市建筑工程勘探,基坑及桩基施工,地铁建设等,破坏了原有的岩溶地下水系统平衡,由此引发严重的岩溶塌陷、岩溶沉陷等灾害问题。另外,在岩溶地区,因修建高速公路、高铁引发的岩溶塌陷也不计其数,由此造成的隧道突水突泥事故,地面井泉干枯等带来的后果也十分严重。每年因岩溶塌陷造成的人员伤亡以及财产损失也是数目巨大。由于岩溶塌陷发生的突然性、隐蔽性,对其超前预测已成为工程建设的必要环节。然而,岩溶塌陷受一系列自然和人为因素的影响,且大部分影响因素具有一定的模糊性和随机性,各影响因素之间又存在着复杂的非线性关系,使得岩溶塌陷预测成为一个难以解决的问题。传统上主要根据场地内岩土层组成、地下水等因素进行定性预测或半定量预测,或者根据岩土体的分布、物理力学性质、塌陷物理模型等定量预测。但由于该问题存在较多的不确定因素,上述定量或半定量方法难以满足复杂多变的工程实践要求,为此寻找一种科学有效的的预测方法减轻其灾害十分有必要。高斯过程 （ Gaussian Process, GP）是基于高斯随机过程与贝叶斯学习理论发展起来的一种新的机器学习方法。由于其具有良好的适应性,能够很好地处理高维数、小样本、非线性等复杂问题,近年来在工程界得到广泛应用。在保证性能的前提下,与神经网络（ANN ）和支持向量机 （ SVM ）相比,高斯过程具有灵活的非参数推断、参数自适应获取、实现过程简单等突出优点。本软件将基于多协方差函数的高斯过程机器学习方法应用于岩溶塌陷预测,为岩溶塌陷高效、精准预测提供一条新途径。