本發(fā)明涉及水利工程防洪搶險，尤其涉及一種堤防堵口方案評估指標及評估方法。

背景技術：

1、堤防潰口是洪澇災害中最為常見且危害最大的災害形式之一。據(jù)統(tǒng)計，我國每年因堤防潰口造成的經濟損失高達數(shù)百億元，因此，建立有效的堤防堵口評估方法對防洪搶險具有重大意義。

2、國內外堤防堵口方案評估技術經歷了三個主要發(fā)展階段。20世紀80年代前，評估主要依靠工程經驗和定性判斷，缺乏系統(tǒng)化的評估方法，導致?lián)岆U決策隨意性大、成功率低。20世紀80-90年代，研究人員開始采用簡單的定量評估方法，如層次分析法(ahp)等，但當時的指標體系尚不完善，主要關注工程參數(shù)而忽視效果預測。21世紀初至今，評估技術逐步發(fā)展為綜合評估方法，包括模糊綜合評價法、灰色系統(tǒng)理論等多種方法的集成應用。

3、然而，現(xiàn)有技術方案仍存在顯著不足：

4、現(xiàn)有評估方法缺乏系統(tǒng)性的指標體系，難以全面反映堵口方案的可行性和效果。常用的評估指標大多局限于水利學參數(shù)或工程技術參數(shù)，未能綜合考慮工程實施條件、方案效果等多個維度，導致評估結果片面。經過大量工程案例的調研分析表明，現(xiàn)有評估方法的指標覆蓋率較低，存在明顯的技術缺陷。

5、傳統(tǒng)評估方法多依賴專家經驗，主觀性較強，且難以準確預測不同方案的實施效果?，F(xiàn)有評估模型往往采用簡單的加權平均等線性方法，無法有效處理指標間的非線性關系和復雜交互影響，導致評估結果與實際效果存在較大偏差。通過多個堤防堵口案例的實驗對比發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)方法的評估準確率不高，技術可靠性不足。

6、缺乏動態(tài)優(yōu)化機制，難以根據(jù)環(huán)境變化和新信息對評估結果進行及時調整?，F(xiàn)有評估方法通常為靜態(tài)評估，一旦評估完成很少進行修正和優(yōu)化，無法適應堤防堵口過程中復雜多變的環(huán)境條件，降低了評估結果的實用性和可靠性。實際工程中，由于環(huán)境條件的變化，靜態(tài)評估結果與最終實施效果的偏差較大。

7、基于上述技術問題，開發(fā)一種科學、全面、可靠的堤防堵口方案評估方法具有重要的理論意義和實用價值。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種堤防堵口方案評估指標及評估方法，建立完整的雙層指標體系，提高評估全面性，提升指標覆蓋率；開發(fā)集成化評估算法，提升評估準確率；構建動態(tài)優(yōu)化機制，提高評估效率，縮短評估時間，有效解決傳統(tǒng)評估方法主觀性強、精度低等技術問題，適用于各類河道堤防的堵口方案評估，具有較強的實用性和推廣價值。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種堤防堵口方案評估指標及評估方法，包括以下步驟：

3、步驟s1、數(shù)據(jù)采集與預處理；其中所采集的數(shù)據(jù)包括基礎數(shù)據(jù)和現(xiàn)場數(shù)據(jù)；對所采集的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)標準化處理；

4、步驟s2、建立雙層評估指標體系，包括工程技術指標和方案效果指標兩大類；

5、步驟s3、基于層次分析法和模糊神經網絡的智能評估算法；

6、步驟s4、采用改進的遺傳算法實施方案動態(tài)優(yōu)化。

7、優(yōu)選的，在步驟s2中，工程技術指標用于評估堵口方案在技術層面的可行性和適用性，包括水利條件指標、工程條件指標和實施條件指標，具體內容如下：

8、（1）水利條件指標包括潰口流量、水頭差、流速和水深；

9、（2）工程條件指標包括潰口寬度、潰口深度、地質條件和交通條件；

10、（3）實施條件指標包括作業(yè)空間、施工工藝復雜度、設備要求和材料需求。

11、優(yōu)選的，在步驟s2中，方案效果指標用于評估堵口方案的實施效果和影響，包括堵口效果指標、時間效率指標、經濟性指標和適用性指標，具體內容如下：

12、（1）堵口效果指標包括封堵完整度、滲流控制度和穩(wěn)定性；其中，封堵完整度以百分比表示，滲流控制度分為1-5級，穩(wěn)定性分為高中低三級；

13、（2）時間效率指標包括準備時間、實施時間和關鍵路徑；

14、（3）經濟性指標包括設備成本、材料成本和人工成本；

15、（4）適用性指標包括環(huán)境適應性、可操作性和風險可控性。

16、優(yōu)選的，在步驟s1中，對于不同類型的指標，采用差異化的量化規(guī)則；其中，指標量化規(guī)則包括：

17、（1）對于可直接量化的指標，如潰口流量、水頭差，采用實際測量值，并通過標準化處理轉換為0-1范圍內的數(shù)值，如下所示：

18、；

19、（2）對于半定量指標，如地質條件、施工工藝復雜度，建立五級量化標準，包括：

20、優(yōu)秀級0.9-1.0、良好級0.7-0.9、一般級0.5-0.7、較差級0.3-0.5和差級0.1-0.3，并引入校正系數(shù)進行調整；

21、（3）對于定性指標，采用專家打分法，并通過模糊數(shù)學方法進行量化，確保量化結果的客觀性，確保評價一致性的kendall協(xié)調系數(shù)。

22、優(yōu)選的，在步驟s3中，采用層次分析方法確定各指標的權重，包括構建判斷矩陣、計算權重向量和進行一致性檢驗，具體過程如下：

23、步驟s311、構建判斷矩陣，如下所示：

24、；

25、其中，表示指標相對于指標的重要性比值；當時，；當時，；

26、步驟s312、采用特征根法，計算權重向量，如下所示：

27、；

28、其中，表示第n個評估指標在同層級評估指標中的相對重要性權重系數(shù)；

29、權重向量w的具體應用包括：

30、（1）對于工程技術指標和方案效果指標的總體權重系數(shù)α和β，滿足α+β=1；

31、（2）對于工程技術指標中一級指標的權重向量wa表示水利條件、工程條件和實施條件三個指標的相對重要性，如下所示：

32、；

33、其中，滿足wa1+wa2+wa3=1；

34、（3）對于方案效果指標中一級指標的權重向量wb表示堵口效果、時間效率、經濟性和適用性四個指標的相對重要性，如下所示：

35、；

36、其中，滿足wb1+wb2+wb3+wb4=1；

37、（4）對于一級指標中水利條件的二級指標水利條件的權重向量wa1表示潰口流量、水頭差、流速和水深四個指標的相對重要性，如下所示：

38、；

39、其中，滿足w11+w12+w13+w14=1；

40、同為二級指標的權重向量與水利條件的二級指標權重向量應用方式相同；

41、通過求解判斷矩陣a的最大特征根，并通過特征方程求解特征向量；

42、步驟s313、進行一致性檢驗，具體包括計算一致性指標和隨機一致性比率；

43、其中，一致性指標，如下所示：

44、；

45、隨機一致性比率，如下所示：

46、；

47、當隨機一致性比率時，判斷矩陣的一致性接受，否則重新構建判斷矩陣。

48、優(yōu)選的，在步驟s3中，構建基于改進的模糊神經網絡的預測模型，具體過程如下：

49、步驟s321、設計基于改進的模糊神經網絡的預測模型的五層網絡結構，包括輸入層、模糊化層、規(guī)則層、去模糊化層和輸出層；

50、步驟s322、對定量指標采用梯形隸屬函數(shù)進行模糊處理，其中梯形隸屬函數(shù)形式為：

51、；

52、其中，參數(shù)通過歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分布自動生成；

53、步驟s323、對定性指標采用高斯隸屬函數(shù)進行模糊處理，其中高斯隸屬函數(shù)形式為：

54、；

55、其中，參數(shù)和通過最小二乘法擬合專家評價數(shù)據(jù)確定；

56、步驟s324、采用改進的bp算法進行網絡訓練，引入動量因子和自適應學習率，提高收斂速度和穩(wěn)定性；其中，動量因子取值范圍為0.6-0.9，初始學習率取值范圍為0.01-0.1。

57、優(yōu)選的，在步驟s4中，采用改進的遺傳算法實施方案動態(tài)優(yōu)化，具體過程如下：

58、步驟s41、綜合考慮堵口效果、時間效率、經濟性和適用性四個方面，設計多目標優(yōu)化函數(shù)，并根據(jù)實際情況動態(tài)調整各目標的權重；

59、步驟s42、建立三級預警機制，包括輕度預警、中度預警和重度預警；根據(jù)偏差值的大小觸發(fā)相應級別的預警；

60、步驟s43、采用遺傳算法對評估模型進行參數(shù)優(yōu)化，包括實數(shù)編碼、適應度函數(shù)設計、遺傳操作和收斂判據(jù)；

61、步驟s44、根據(jù)預警級別實施相應的參數(shù)調整策略，確保評估結果的準確性和可靠性。

62、優(yōu)選的，在步驟s41中，多目標優(yōu)化函數(shù)，如下所示：

63、；

64、其中，、、和分別為、、和的權重系數(shù)；

65、為堵口效果目標函數(shù)，如下所示：

66、；

67、為時間效率目標函數(shù)，如下所示：

68、；

69、為經濟性目標函數(shù)，如下所示：

70、；

71、為適用性目標函數(shù)，如下所示：

72、；

73、其中，和為標準化參數(shù)，、、和為各指標的內部權重。

74、優(yōu)選的，在步驟s42中，建立三級預警機制，包括輕度預警、中度預警和重度預警，根據(jù)偏差值的大小觸發(fā)相應級別的預警，如下所示：

75、輕度預警，采用參數(shù)微調方法，調整權重系數(shù)；

76、中度預警，采用方案局部優(yōu)化方法，重新計算敏感指標權重；

77、重度預警，采用方案重構方法，調整優(yōu)化目標和約束條件。

78、優(yōu)選的，在步驟s43中，采用遺傳算法對評估模型進行參數(shù)優(yōu)化，具體過程如下：

79、步驟s431、采用實數(shù)編碼表示方案參數(shù)，其中染色體結構，如下所示：

80、；

81、步驟s432、采用懲罰函數(shù)法處理硬約束，采用模糊滿意度函數(shù)處理軟約束；

82、步驟s433、設計適應度函數(shù)，如下所示：

83、；

84、其中，為多目標優(yōu)化函數(shù)值，為約束滿意度；

85、步驟s434、遺傳操作參數(shù)設置：

86、交叉概率，變異概率，種群規(guī)模，最大迭代次數(shù)；

87、步驟s435、收斂判據(jù)：連續(xù)30代最優(yōu)解變化或種群多樣性標準差。

88、因此，本發(fā)明采用上述一種堤防堵口方案評估指標及評估方法，通過建立工程技術指標和方案效果指標雙層評估指標體系，全面且細致地反映了堵口方案的各個維度，使評估更具準確性；構建層次分析法用于確定各指標的權重，確保權重分配的科學性和合理性；對不同類型的指標，采用了梯形隸屬函數(shù)和高斯隸屬函數(shù)進行模糊處理，通過一系列模糊規(guī)則進行推理，最終生成評估結果；采用改進的bp算法，引入了動量項和自適應學習率機制，有效解決了傳統(tǒng)bp算法易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢的問題，提高了模糊神經網絡的訓練效率和準確性。采用改進的遺傳算法進行方案優(yōu)化，能夠在復雜約束條件下快速找到最優(yōu)或近似最優(yōu)解，為堵口方案的動態(tài)調整提供了有效工具。

89、下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細描述。