巖質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測模型的評價指標(biāo)處理方法研究
發(fā)布時間：2021-09-28 23:22
灰色關(guān)聯(lián)度（GRA）、粗糙集（RS）和主成分分析（PCA）方法是目前在邊坡穩(wěn)定性預(yù)測模型研究領(lǐng)域中較為常用的評價指標(biāo)處理方法,但不同處理方法的特征及適用性仍然不是很明確。本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)巖質(zhì)邊坡模型為例,采用上述3種方法及其組合方法對影響邊坡穩(wěn)定的11個評價指標(biāo)進(jìn)行處理獲得關(guān)鍵指標(biāo),進(jìn)而建立邊坡穩(wěn)定性預(yù)測模型。通過系統(tǒng)分析模型預(yù)測效果的差異,深入探討不同處理方法的特征和適用性。結(jié)果表明:不同的處理方法有自身的特征及適用性,需要以評價指標(biāo)間和評價指標(biāo)與評價結(jié)果間相關(guān)關(guān)系的差異確定選擇哪種評價指標(biāo)處理方法;不同處理方法的組合對模型預(yù)測效果的影響與處理方法自身特征有較大的關(guān)系,只有充分發(fā)揮不同處理方法的固有特征時,才能顯著提高邊坡穩(wěn)定性預(yù)測模型的精度。
【文章來源】：自然災(zāi)害學(xué)報. 2020,29(05)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：11 頁
【部分圖文】：
評價指標(biāo)降序排列(按權(quán)重系數(shù))
表3 邊坡穩(wěn)定性數(shù)據(jù)離散化決策信息表Table 3 Discretization decision information of slope stability data 序號 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S 1 [39.5, *) [35, 90) [15, 35) [*, 35) [*, 19.1) [0.019, 0.066) [*, 19.7) [7, *) [*, 39) [61.5, *) [*, 4) 0 2 [39.5, *) [15, 35) [*, 15) [*, 35) [19.1, 20.2) [0.019, 0.066) [*, 19.7) [*, 7) [39, 70) [61.5, *) [*, 4) 0 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 63 [*, 28.5) [35, 90) [65, *) [35, *) [20.2, 29.9) [*, 0.011) [19.7, *) [7, *) [*, 39) [*, 61.5) [4, *) 0 64 [*, 28.5) [15, 35) [15, 35) [*, 35) [20.2, 29.9) [0.011, 0.019) [*, 19.7) [*, 7) [39, 70) [*, 61.5) [4, *) 1由圖 2可以看出,坡高(S10)、內(nèi)摩擦角(S5)和地質(zhì)構(gòu)造(S4)這3個評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)大于0.1,取這3個評價指標(biāo)為核心評價指標(biāo);地震烈度(S11)、黏聚力(S6)和初始地應(yīng)力(S8)這3個評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)大于0.08,取這3個指標(biāo)為重要指標(biāo);坡度(S1)、地下水(S2)、抗風(fēng)化性(S3)、歷時降雨量(S9)和容重(S7)這5個評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)小于0.08將他們作為冗余指標(biāo)剔除。至此,RS法確定了地質(zhì)構(gòu)造(S4)、內(nèi)摩擦角(S5)、黏聚力(S6)、初始地應(yīng)力(S8)、坡高(S10)和地震烈度(S11)共6個關(guān)鍵指標(biāo)。
表10 測試樣本Table 10 Test samples 序號 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S 1 47.5 20 20 20 35 0.058 31.3 9 69 77.5 4 1 2 45 20 20 20 37.5 0.017 22 7 72 75 4 2 3 44 20 50 50 20 0.001 18.8 7 65 74 3 1 4 41 10 50 20 31 0.014 27.3 9 70 71 4 1 5 37 20 50 20 15 0.03 18.5 5 65 67 3 1 6 36 20 50 80 30 0.03 19.7 4 43 66 3 2 7 28 10 50 80 32 0.009 21.8 7 60 58 4 2 8 27 20 50 10 16.3 0.012 17 8 58 57 3 2 9 30 50 50 50 37.5 0.017 22.8 5 37 60 3 1 10 30 50 20 10 26 0.014 11.9 7 44 60 4 2表11 各模型的預(yù)測結(jié)果對比Table 11 Comparison of prediction results of each model 處理方法 不處理 單一處理方法 組合處理方法 BP模型 GRA-BP模型 RS-BP模型 PCA-BP模型 GRA-PCA-BP模型 RS-PCA-BP模型 準(zhǔn)確率 50% 40% 60% 70% 60% 30%
本文編號：3412732
【文章來源】：自然災(zāi)害學(xué)報. 2020,29(05)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：11 頁
【部分圖文】：
評價指標(biāo)降序排列(按權(quán)重系數(shù))
表3 邊坡穩(wěn)定性數(shù)據(jù)離散化決策信息表Table 3 Discretization decision information of slope stability data 序號 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S 1 [39.5, *) [35, 90) [15, 35) [*, 35) [*, 19.1) [0.019, 0.066) [*, 19.7) [7, *) [*, 39) [61.5, *) [*, 4) 0 2 [39.5, *) [15, 35) [*, 15) [*, 35) [19.1, 20.2) [0.019, 0.066) [*, 19.7) [*, 7) [39, 70) [61.5, *) [*, 4) 0 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 63 [*, 28.5) [35, 90) [65, *) [35, *) [20.2, 29.9) [*, 0.011) [19.7, *) [7, *) [*, 39) [*, 61.5) [4, *) 0 64 [*, 28.5) [15, 35) [15, 35) [*, 35) [20.2, 29.9) [0.011, 0.019) [*, 19.7) [*, 7) [39, 70) [*, 61.5) [4, *) 1由圖 2可以看出,坡高(S10)、內(nèi)摩擦角(S5)和地質(zhì)構(gòu)造(S4)這3個評價指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)大于0.1,取這3個評價指標(biāo)為核心評價指標(biāo);地震烈度(S11)、黏聚力(S6)和初始地應(yīng)力(S8)這3個評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)大于0.08,取這3個指標(biāo)為重要指標(biāo);坡度(S1)、地下水(S2)、抗風(fēng)化性(S3)、歷時降雨量(S9)和容重(S7)這5個評價指標(biāo)權(quán)重系數(shù)小于0.08將他們作為冗余指標(biāo)剔除。至此,RS法確定了地質(zhì)構(gòu)造(S4)、內(nèi)摩擦角(S5)、黏聚力(S6)、初始地應(yīng)力(S8)、坡高(S10)和地震烈度(S11)共6個關(guān)鍵指標(biāo)。
表10 測試樣本Table 10 Test samples 序號 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S 1 47.5 20 20 20 35 0.058 31.3 9 69 77.5 4 1 2 45 20 20 20 37.5 0.017 22 7 72 75 4 2 3 44 20 50 50 20 0.001 18.8 7 65 74 3 1 4 41 10 50 20 31 0.014 27.3 9 70 71 4 1 5 37 20 50 20 15 0.03 18.5 5 65 67 3 1 6 36 20 50 80 30 0.03 19.7 4 43 66 3 2 7 28 10 50 80 32 0.009 21.8 7 60 58 4 2 8 27 20 50 10 16.3 0.012 17 8 58 57 3 2 9 30 50 50 50 37.5 0.017 22.8 5 37 60 3 1 10 30 50 20 10 26 0.014 11.9 7 44 60 4 2表11 各模型的預(yù)測結(jié)果對比Table 11 Comparison of prediction results of each model 處理方法 不處理 單一處理方法 組合處理方法 BP模型 GRA-BP模型 RS-BP模型 PCA-BP模型 GRA-PCA-BP模型 RS-PCA-BP模型 準(zhǔn)確率 50% 40% 60% 70% 60% 30%
本文編號：3412732
本文鏈接：http://sikaile.net/jingjilunwen/jianzhujingjilunwen/3412732.html
最近更新
教材專著
