基于R语言的边坡稳定性预测模型优选研究
边坡稳定性的准确评判对边坡工程具有重要的指导意义。在综合考虑边坡稳定性的11类影响指标的基础上,通过对比分析5类预测模型误判样本数量,建立了基于Fisher判别分析的最优模型。通过借助R语言实现训练样本与测试样本的分层随机抽样技术,保证了判别模型中样本数据的随机性与差异性。多次随机试验研究表明:基于R语言的边坡稳定性线性判别分析模型,操作简便,预测准确率高达95.24%。同时,预测模型程序化语言的实现对保障矿山工程后期边坡稳定性研究的可持续性具有重大的意义。
基于 RF -ELM 模型的边坡稳定性预测研究
为实现对边坡稳定性的有效预测,将极限学习机算法与旋转森林算法相结合,并依据影响边坡稳定性的六项重要因素,建立了边坡稳定性预测的rf-elm预测模型。该模型是以极限学习机算法为基分类器,以旋转森林算法为框架的集成学习模型,利用uci数据库中三组数据集验证了该集成模型确实提高了elm的预测性能。将rf-elm模型应用于边坡稳定性的预测问题中,结合39组工程实例数据进行预测实验,结果表明该模型具有较高的预测精度,可有效的对边坡稳定性进行预测。
边坡稳定性预测的DDA模型及应用
将距离判别分析法(dda)应用于岩体边坡稳定性预测中,建立了边坡稳定性预测的距离判别模型。模型选取重度、黏聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度和孔隙水压力比等6个指标作为判别因子;以边坡实测样本作为训练样本,建立相应线性判别函数对待判样本进行分类。研究结果表明,距离判别分析模型是边坡预测的一种有效方法,可以在实际工程中应用。
基于PCA-SVM的边坡稳定性预测模型研究
提出了一种基于主成分分析(pca)和支持向量机(svm)的边坡稳定性预测模型。首先分析了影响边坡稳定性的因素,采用主成分分析方法求取主成分;再将主成分作为输入对支持向量机进行训练,并利用遗传算法优化支持向量机参数;最后通过实例与常用寻参方法所得结果进行比较。结果表明,该法能减少输入变量维数,提高了边坡工程稳定性的预测精度。
基于GIS确定性模型的土体边坡稳定性评估研究
本文在gis环境下,根据bishop法原理,开发了用于土体边坡稳定性评估的二维确定性模型,建立了作为确定性模型输入数据库的地形、土层、地下水位等各gis专题地图数据库,该数据库还可以随时添加模型计算结果,可对工程进行辅助决策。文章最后举例说明了模型的工作流程,所得结果表明,基于gis环境的确定性模型的土体边坡稳定性评估是可行的
基于GEP的露天矿边坡稳定性预测
为能够准确地预测露天矿边坡稳定性,以国内30多个露天矿边坡破坏实例为研究依据,采用基因表达式编程(gep)数值计算方法对边坡安全系数进行预测研究,并作为边坡稳定性的评价依据。建立了以岩石容重、内聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度和孔隙压力比6个因素作为输入因子,安全系数为输出因子的露天矿边坡稳定性gep预测模型。结果表明:边坡安全系数gep预测结果与实际值相对误差仅为11.63%;边坡稳定性状态预测准确率高达85.7%,预测效果理想。
基于GEP的露天矿边坡稳定性预测
为能够准确地预测露天矿边坡稳定性,以国内30多个露天矿边坡破坏实例为研究依据,采用基因表达式编程(gep)数值计算方法对边坡安全系数进行预测研究,并作为边坡稳定性的评价依据。建立了以岩石容重、内聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度和孔隙压力比6个因素作为输入因子,安全系数为输出因子的露天矿边坡稳定性gep预测模型。结果表明:边坡安全系数gep预测结果与实际值相对误差仅为11.63%;边坡稳定性状态预测准确率高达85.7%,预测效果理想。
基于GeoStudio边坡稳定性分析
本文主要通过geostudio软件分析a排土场边坡稳定性,为该排土场在生产上提供理论上的技术基础,通过技术分析研究了该排土场的安全性,降低了安全事故发生的概率。
边坡稳定性预测的粗糙集-距离判别模型及其应用
为克服马氏距离判别模型无法考虑指标权重的不足,引入粗糙集理论,通过分析评判方法对评价对象的支持度和重要性计算得到权重系数。将权重系数嵌入距离判别模型,构建了边坡稳定性预测的加权距离判别模型。根据边坡失稳破坏特点,选取合理的判别因子,以大量工程实例样本作为原始数据和训练样本,建立了边坡稳定性评价预测的粗糙集-距离判别模型。将边坡稳定性评价预测的粗糙集-距离判别模型评价预测结果与马氏距离判别法、支持向量机理论、bayes判别分析等方法得到的预测结果进行了对比分析,验证了粗糙集-距离判别模型的有效性。将建立的粗糙集-距离判别模型应用于黄河中游地区某大型水利枢纽库区边坡工程,预测结果与实际情况吻合。研究结果表明,粗糙集-距离判别模型具有权重分析合理、预测准确性高等优点,是进行边坡稳定性分析预测的一种新的有效途径。
模糊物元模型在露天矿边坡稳定性预测中的应用
基于模糊物元理论,将露天矿边坡的稳定性视为物元事物,建立边坡稳定性多判据综合预测模型。通过定量化分析露天矿边坡稳定性预测的单一判据,构造各预测判据指标及量值复合模糊物元,应用层次分析法确定各判据指标的权重,计算各物元事物的贴近度值,通过贴近度值的排序确定露天矿边坡的稳定性等级,从而实现边坡稳定性预测。
一种新型复合边坡稳定性预测模型及其应用
提供了一种将模糊层次综合评价法和k-means聚类方法相结合的新型边坡稳定性预测模型计算方法,并将该复合边坡稳定性预测模型应用于20个边坡样本中,预测准确率达到100%,验证了该模型的可靠性和实用性.传统极限平衡法所计算出的安全系数大于1并不能完全保证边坡工程的稳定安全,该复合边坡稳定型分析模型能有效的克服单纯安全系数预测边坡稳定性的局限性,为边坡的稳定性评价提供了新思路.
边坡稳定性预测的粗糙集-距离判别模型及其应用
为克服马氏距离判别模型无法考虑指标权重的不足,引入粗糙集理论,通过分析评判方法对评价对象的支持度和重要性计算得到权重系数。将权重系数嵌入距离判别模型,构建了边坡稳定性预测的加权距离判别模型。根据边坡失稳破坏特点,选取合理的判别因子,以大量工程实例样本作为原始数据和训练样本,建立了边坡稳定性评价预测的粗糙集-距离判别模型。将边坡稳定性评价预测的粗糙集-距离判别模型评价预测结果与马氏距离判别法、支持向量机理论、bayes判别分析等方法得到的预测结果进行了对比分析,验证了粗糙集-距离判别模型的有效性。将建立的粗糙集-距离判别模型应用于黄河中游地区某大型水利枢纽库区边坡工程,预测结果与实际情况吻合。研究结果表明,粗糙集-距离判别模型具有权重分析合理、预测准确性高等优点,是进行边坡稳定性分析预测的一种新的有效途径。
一种新型复合边坡稳定性预测模型及其应用
提供了一种将模糊层次综合评价法和k-means聚类方法相结合的新型边坡稳定性预测模型计算方法,并将该复合边坡稳定性预测模型应用于20个边坡样本中,预测准确率达到100%,验证了该模型的可靠性和实用性。传统极限平衡法所计算出的安全系数大于1并不能完全保证边坡工程的稳定安全,该复合边坡稳定型分析模型能有效的克服单纯安全系数预测边坡稳定性的局限性,为边坡的稳定性评价提供了新思路。
GIS支持下基于可拓物元模型的边坡稳定性评价
边坡稳定性受多方面因素的影响,建立了多指标边坡稳定性评价的可拓物元模型。利用arcgisengine二次开发平台实现了数据采集、数据管理、图形显示和评价结果可视化等功能,在此基础上集成了可拓物元模型分析模块。并通过一个实例进行了从数据录入、可拓物元模型分析到结果可视化显示等一系列操作的应用测试。
基于距离判别分析模型的边坡稳定性评价
将影响边坡稳定性的容重、内聚力、摩擦角、以及边坡角和边坡高度等指标作为判别因子,建立边坡稳定性评价的距离判别分析模型。以边坡工程实测资料作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行评价。该模型在通过判别模型的学习功能获得边坡稳定与其各影响因素之间的复杂关系,排除了一般准则中建立判据时人为因素的影响。实例证明该模型利用回代估计法所得到的误判率为零,具有较强的判别能力。
基于投影寻踪动态聚类模型的边坡稳定性评价
投影寻踪聚类(ppc)模型在多因素聚类分析中被广泛应用并取得了满意的效果,然而,该模型还存在诸如密度窗宽参数取值经验确定等不足,有待改进提高。本文针对ppc模型存在的问题,把投影寻踪聚类的思想和动态聚类方法结合起来构造投影指标,建立了投影寻踪动态聚类(ppdc)新模型,新模型在整个运算过程中毋需人为给定参数,聚类结果客观、明确。边坡稳定性评价的实际应用表明,ppdc模型不仅切实可行,取得了理想的效果,而且还具有稳定性好、操作简便等特点。ppdc模型为多因素聚类分析提供了一种新方法,具有广阔的应用前景。
基于熵权属性识别模型的路堑边坡稳定性评价
结合工程实例,将属性识别模型应用于路堑边坡稳定性评价,提出了路堑边坡稳定性评价的属性测度计算方法,并利用shannon熵理论确定权系数,建立了基于熵权的属性识别模型。实例评价结果与计算结果一致,证实了该方法的可行性和有效性。此方法结果合理,可以有效地解决边坡稳定性评价问题。
基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型
为了解决实际工程中边坡安全系数不能准确描述边坡状态的问题,基于定性分析和定量分析相结合的思想,运用fahp法和k-means聚类算法,通过对滑坡样本的关键因素进行评价和聚类得到各因素的聚类中心,再通过构建联系数向量的方法,建立基于fahp和k-means聚类的边坡稳定性模型。根据边坡中的关键性因素运用基于fahp和k-means聚类的边坡稳定性模型完成对未知边坡样本进行预测。将该模型应用于新建南昌到赣州铁路客运专线项目,结果与实际情况相符合,避免了实际工程中单纯考虑边坡安全系数来确定边坡状态的局限性。通过构建基于fahp和k-means聚类的边坡稳定性模型,揭示了高度、边坡角、孔隙水压力比等因素与边坡稳定性的非线性关系,此模型可以为边坡的设计、施工、监测提供参考。
基于溶洞随机模型的岩质边坡稳定性评估研究
以城门山铜矿为例,提出了一种溶洞随机模型并将其应用于评估岩溶地区岩质边坡稳定性。钻孔数据统计表明溶洞长度分布服从负指数规律,而石灰岩长度分布是无规则的。基于钻孔数据,分别采用逆变换法和舍选法生成溶洞和石灰岩长度;同时,借鉴极限平衡法中竖直条分思路,将岩溶区域离散为有限数量的竖直条块;在此基础上,开发了溶洞随机模型生成软件。将溶洞随机模型导入极限平衡法,提出了一种岩溶地区岩质边坡稳定性评估方法。研究发现,溶洞随机模型模拟所得的溶洞特征参数与钻孔统计结果非常接近。考虑溶洞影响效应,城门山铜矿典型边坡的安全系数明显降低。该方法对于类似岩溶地区的溶洞分布模型构建以及岩质边坡稳定性评估具有重要的指导和推广意义。
基于PSO和ANN复合的边坡稳定性评价模型
提出了基于粒子群优化的bp网络学习算法,并结合边坡工程实例,利用搜集到的实例样本对模型进行训练和检验,并与传统bp网络相比,结果表明,该模型具有预测精度高,泛化能力强的特点,是评价边坡稳定性的一种有效方法。
基于燕尾突变模型的土质边坡稳定性研究
突变理论是研究自然界不连续变化现象的一种有效方法,对土质边坡稳定性研究有一定适应性,根据实际土质边坡稳定状态,建立了相应的燕尾突变模型。选取了凝聚力、摩擦角、边坡坡角3个主要影响边坡稳定性的因素变量,运用燕尾突变公式计算了边坡突变级数,根据计算结果分析了边坡系统的稳定性,并与传统方法进行对比分析,验证了该方法的准确性。燕尾突变模型在工程实际中的应用表明,该方法准确简便、合理可行,具有良好的实际应用价值。
基于属性数学和联系数学的边坡稳定性评价模型及应用
鉴于边坡稳定的不确定性,本文将属性数学和联系数学理论引入边坡稳定性评价.建立了基于属性数学和联系数学的边坡稳定性评价模型,并应用于边坡评价,取得了较好的效果,为边坡稳定性评价提供了新的方法.
基于属性区间识别模型的边坡稳定性研究
为快速准确地识别边坡的稳定性,从多因素综合评价角度,提出了一种基于属性区间识别的边坡稳定性评价的新模型。在建立边坡稳定性评价体系的基础之上,采用ahp法和熵权法分别计算指标的主观权重和客观权重,采用最优离差组合赋权法计算各因素指标权重,并通过属性区间识别技术判别边坡的稳定性。算例表明,该模型能够获得与可拓方法、灰色理论一致的评价结果,可作为边坡稳定性评价的补充方法。
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职位:安装造价工程师
擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林