基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法及系统

1.一种基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，所述基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，包括：针对目标滑坡区域，搭建相应滑坡涌浪物理模型，设置不同滑坡方量、水深的试验组进行试验，获得相应的试验数据集，并根据弗劳德相似准则进行等比例缩放；对试验数据进行预处理操作获得相应的数据集，按照7：3的比例将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，即测试集数据占总数据的30％；使用python语言，基于sklearn、mealpy库搭建麻雀优化随机森林模型，设定各项参数输入值并使训练集训练麻雀优化随机森林模型，使用标签数据集和已训练好的麻雀优化随机森林模型预测滑坡涌浪最大高度。 2.根据权利要求1所述的基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，根据弗劳德相似准则进行等比例缩放的过程，包括：计算目标滑坡区域和模型的弗劳德数；引入特征流动频率F c 和流动阻力因子D：模型与目标滑坡区域弗劳德数的匹配：试验模型与目标滑坡区域的弗劳德数相等，即：其中，V m 和V p 分别是模型与目标区域的流速；L m 和L p 分别是模型与目标区域的特征长度；确定模型与目标滑坡区域的集合缩放比例λ；根据弗劳德数公式，定义缩放比例：将模型的流速更新为满足等比例缩放条件，引入一个调整系数C v 考虑实际流动间的差异：调整系数C v 根据先前试验数据和相似性调整；试验流速、压力、重力加速度等相关物理量都按比例调整；引入流体的密度λ′和动态粘度对压力的影响：其中C p 为压力调整系数，通过试验数据进行校正；在调整所有相关物理量后，在模型上进行试验，收集数据并进行相应的记录；试验数据在每次试验中进行缩放至目标滑坡区域：预测结果＝C data ·实际测试结果其中C data 是用于将模型与试验数据进行匹配的转换因子。 3.根据权利要求1所述的基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，包括：将数据集表示为集合，包含多条样本，每条样本由特征和对应的目标变量组成；对数据进行预处理，生成特征矩阵和目标变量；为每条样本计算一个权重，权重反映样本的重要性；基于权重计算出样本的累积分布函数，使用累积分布函数进行带权随机抽样，针对7:3比例随机选择样本作为训练集，并将其余样本作为测试集；得到的训练集和测试集在样本数量上满足所需的比例。 4.根据权利要求1所述的基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，预测滑坡涌浪最大高度的过程，包括：在麻雀优化算法引入一个性能监控层，实时跟踪优化过程中坡涌浪高度预测模型在验证集上的性能；在搜索过程中通过动态增加全局搜索次数，每当麻雀优化算法检测到局部最优瓶颈时，进入全局强化阶段，增加变异率和交叉率；在麻雀个体之间建立特征共享网络，允许个体通过加权邻接图来共享和接收特征信息；每个麻雀通过图传播机制接收到邻居麻雀找到的优秀特征，汇聚对涌浪高度预测有效的特征集合；麻雀在完成各自任务后，通过特征评估与投票算法决定特征的采纳与否，增加最优特征的使用频率，实现群体中信息共享的高效整合；在特征整合阶段，允许不同麻雀个体引入自身领域的异构特征，形成多元化的特征集群；通过聚不同特征组合的效果进行分组，并通过相似度量选取最优的特征组合进行训练；在随机森林模型运行过程中，决策树通过加权滞后跟踪监测分裂节点性能，实时判断某些条件下的节点是否需要重构；决策树的每个节点都有一个生存期，动态创建新的树结构；在构建每棵树时，基于特征重要性选择特征子集，利用投票机制综合各棵树的重要特征进行加权；在特征分析时，通过顺序依赖选择实现新特征的引入与融合；结合对抗生成网络为训练数据集生成新样本，通过生成的样本与实际样本结合构建不同版本的训练集；设置生成器训前阶段选定标准分布的参数；在麻雀优化随机森林模型进行训练中，实施批归一化和随机失活策略；获取每次实验包含滑坡方量及水深数据，形成一个输入向量，相应的最大涌浪高度是标签，将输入向量和标签结合形成标签数据集；标签数据集用一个一维数组表示，其中每个元素对应每组特征数据的涌浪最大高度；使用标签数据集和已训练好的麻雀优化随机森林模型预测滑坡涌浪最大高度。 5.根据权利要求4所述的基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，实现群体中信息共享的高效整合的过程，包括：设有多个麻雀个体，每个麻雀个体与其邻居集合连接，定义一个邻接矩阵，同时定义麻雀个体的特征向量，经过一次传播后，个体的特征通过邻居的特征加权平均得到；其中，设有N′个麻雀个体，每个麻雀个体a与其邻居集合N a ′连接，定义邻接矩阵 其中：A ab ＝{1,如果麻雀，b是麻雀,a的邻居0,否则定义麻雀个体a的特征向量为 其中M′是特征维度，经过一次传播后，个体a的特征通过邻居的特征加权平均得到：f a″ ＝σ(∑b∈N′ a w ab f b )其中，w ab 是麻雀b对麻雀a的影响权重，σ(·)是激活函数，用于引入非线性；对新产生的特征，每个麻雀计算其预测能力，计算麻雀对新特征的预测误差，所有麻雀根据误差评估结果进行投票，选择特征；其中，对新产生的特征f a″ ，每个麻雀计算其预测能力，设ε a 为麻雀a对新特征的预测误差，公式如下：其中，K是验证集样本的数量， 是通过新特征对样本k进行预测的输出，y k 是实际涌浪最大高度；所有麻雀根据误差评估结果进行投票，选择特征；特征通过评估后，每个特征的得票数为V c ，则某特征c被采纳的概率P b 为：麻雀通过采纳概率P b 中大于设定阈值θ的特征，形成新的特征集以用于后续训练。 6.根据权利要求4所述的基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，通过相似度量选取最优的特征组合进行训练地过程，包括：从所有可用的特征中生成各种组合，每个特征组合代表一组特征的特定选择，使用二进制方式表示每个特征是否被选中；使用预定义的随机森林对每个特征组合进行训练，并在验证集上评估性能，根据评估结果为每个特征组合分配一个性能得分；根据性能得分，将特征组合分为不同的组，相似性能的特征组合归为一类，通过分析聚类结果；评估特征组合之间的相似性，度量特征之间的相关性；根据计算出的相似度，选择相似度高于预设阈值的特征组合。 7.根据权利要求4所述的基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，利用投票机制综合各棵树的重要特征进行加权的过程，包括：为每棵决策树计算一个性能指数，指数基于树在验证集上的表现；根据性能指数为每棵树分配不同的投票权重；建立一个特征交互网络，通过图神经网络的方式将各个特征之间的关系进行建模，每棵树对特征的重要性值作为节点与其他特征节点连接，形成特征互动的关系图；对每棵树的预测结果进行一致性分析，如果某棵树在特定领域下的预测与其他树不符，该树的投票影响权重被自动降低；每棵树在投票时给出预测值和对应的置信度，输出是基于特征权重、树的预测值和相应的置信度加权求和；将特征根据其性质进行异构分组，将气象因素、地形特征、水文条件分开，为每个特征组设计独立的决策树集合，进行训练；在决策时，按特征分组进行投票，在每个特征组内进行特征选择和评估；将各个特征组的投票结果进行汇总。 8.根据权利要求4所述的基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，实施批归一化和随机失活策略的过程，包括：在模型训练之前，对输入数据进行标准化处理；基于深度神经网络的结构，每个隐藏层后都插入批归一化层，保证在每个层的输出传递给激活函数之前，特征的分布能够被调整到更为理想的状态；在每个隐藏层进行前向传播后，计算隐藏层输出的均值和方差，并利用统计量对输出进行标准化；通过学习的缩放参数和偏移参数对标准化后的输出进行变换，使用指数移动平均的方法来动态调整全局均值和方差；设定失活率，在每个训练迭代中，随机选择若干神经元将其输出设为零，生成一个与当前层输出相同形状的掩码矩阵，根据选定的失活率控制哪些节点被剔除使模型在每次训练过程中使用不同的网络结构。 9.根据权利要求4所述的基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，预测滑坡涌浪最大高度地过程，包括：获取最新的输入特征数据，包括滑坡方量、土壤类型、气象因素、水位变化及流速；将收集到的特征数据整合成一个输入向量；将训练完成并经过麻雀优化的随机森林模型加载到内存中；将构建的输入特征向量输入到随机森林模型中，对每个决策树进行推断，根据输入特征执行树的决策过程；每棵树会根据特征向量中的值，从根节点向下遍历，依据特征阈值进行分裂，直至达到叶节点；在每个叶节点，有一个预测值，即预计的最大涌浪高度；收集所有决策树的预测结果，通过加权投票机制将结果汇聚成最终的预测；综合所有树得到一个预测值，用于表示特定输入特征向量下预计的最大涌浪高度；将最大涌浪高度预测结果以文本、图表或报告的格式输出。 10.一种基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测系统，其应用于如权利要求1至9之一所述的基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测方法，其特征在于，所述基于麻雀优化随机森林模型滑坡涌浪高度预测系统包括：数据获取模块，用于针对目标滑坡区域，搭建相应滑坡涌浪物理模型，设置不同滑坡方量、水深的试验组进行试验，获得相应的试验数据集，并根据弗劳德相似准则进行等比例缩放；数据划分模块，用于对试验数据进行预处理操作获得相应的数据集，按照7：3的比例将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，即测试集数据占总数据的30％；滑坡涌浪预测模块，用于使用python语言，基于sklearn、mealpy库搭建麻雀优化随机森林模型，设定各项参数输入值并使训练集训练模型，使用标签数据集和已训练好的麻雀优化随机森林模型预测滑坡涌浪最大高度。