(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210752186.0 (22)申请日 2022.06.29 (71)申请人 山东大学 地址 266237 山东省青岛市 即墨滨海路72 号 (72)发明人 贾超　李欣　吴静　赵桦淋　 杨海涛　杨霄　卫如春　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 董雪 (51)Int.Cl. E02D 33/00(2006.01) E02D 1/02(2006.01) G06F 30/13(2020.01) G06F 30/20(2020.01)G06F 30/25(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 30/22(2020.01) (54)发明名称 一种海底地层稳定性评估预测方法及系统 (57)摘要 本公开属于海洋工程技术领域， 具体涉及一 种海底地层稳定性评估预测方法及系统， 包括： 获取室内试验指标， 构建海底 地层稳定性评估体 系； 根据所获取的评估体系和预设的预测模型， 实现海底地层稳定性评估预测； 其中， 在海底地 层稳定性评估预测的过程中， 采用BP神经网络和 PSO进行预测模型的构建， 结合k折交叉验证法进 行预测模型的误差检验， 完成海底 地层稳定性评 估预测。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115182395 A 2022.10.14 CN 115182395 A 1.一种海底地层稳定性评估预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取室内试验指标， 构建海底地层稳定性评估体系； 根据所获取的评估体系和预设的预测模型， 实现海底地层稳定性评估预测； 其中， 在海底地层稳定性评估预测的过程中， 采用BP神经网络和 PSO进行预测模型的构 建， 结合k折交叉验证法进行 预测模型的误差检验， 完成海底地层稳定性评估预测。 2.如权利要求1中所述的一种 海底地层稳定性评估预测方法， 其特征在于， 在获取室内 试验指标之前， 进 行海底地层的钻孔取样， 所述钻孔的深度不小于100m， 所述钻孔之间的连 线区域不小于所述海底地层的70％。 3.如权利要求1中所述的一种 海底地层稳定性评估预测方法， 其特征在于， 所述室内试 验指标包括海底海洋土密度、 海底地层深度、 海底地层 海洋土的孔隙比、 海底 地层海洋土的 内摩擦角、 海底地层 海洋土的粘聚力、 海底地层海洋土的含水率、 海底地层 海洋土的无测限 抗压强度和海底地层海洋土的弹性模量。 4.如权利要求1中所述的一种 海底地层稳定性评估预测方法， 其特征在于， 基于粗糙集 理论对所获取 的室内试验指标进行约简， 即计算不同的室内试验指标 的重要程度， 将重要 度小于0.1的冗余指标进行约简。 5.如权利要求1中所述的一种 海底地层稳定性评估预测方法， 其特征在于， 基于皮尔逊 相关性分析， 衡量所述室内试验指标之间的线性相关程度。 6.如权利要求1中所述的一种海底地层稳定性评估预测方法， 其特征在于， 通过PSO的 反复迭代和k折交叉验证法的误差分析， 确定PSO ‑BP神经网络模型的性能优化， 对比所述误 差分析的结果， 得到最优的预测模型， 完成海底地层稳定性评估预测。 7.如权利要求6中所述的一种海底地层稳定性评估预测方法， 其特征在于， 采用NSE以 及MAE作为误差评判 标准， 通过对比获取预测误差最小的预测模型作为海底地层稳定性的 最优预测模型； 其中， 其中Yis， Yir， Yimean分别为真实的稳定等级， 预测的稳定等级， 稳定等级的平均值。 8.一种海底地层稳定性评估预测系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 其被 配置为获取室内试验指标， 构建海底地层稳定性评估体系； 评估预测模块， 其被配置为根据所获取的评估体系和预设的预测模型， 实现海底地层 稳定性评估预测； 其中， 在海底地层稳定性评估预测的过程中， 采用BP神经网络和 PSO进行预测模型的构 建， 结合k折交叉验证法进行 预测模型的误差检验， 完成海底地层稳定性评估预测。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行时实 现如权利要求1 ‑7中任一项所述的海底地层稳定性评估预测方法中的步骤。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程 序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑7中任一项 所述的海底 地层权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115182395 A 2稳定性评估预测方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115182395 A 3