本文關(guān)鍵詞： 公路 邊坡災(zāi)害 人工智能 支持向量機(jī) 分區(qū) 穩(wěn)定性　出處：《長(zhǎng)安大學(xué)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著公路交通的快速發(fā)展,大量公路邊坡問題不斷出現(xiàn),影響了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展,研究邊坡的穩(wěn)定性對(duì)災(zāi)害的防治至關(guān)重要。由于邊坡工程是復(fù)雜的系統(tǒng)工程,其中穩(wěn)定性分析問題難以運(yùn)用單一科學(xué)的理論與方法來有效解決,這已成為邊坡工程研究者的共識(shí)。公路邊坡地質(zhì)災(zāi)害與眾多影響因素有密切關(guān)系,且大部分情況下這種關(guān)系的高度非線性,使得傳統(tǒng)穩(wěn)定性分析方法存在一定的局限性。伴隨科技的發(fā)展,人工智能成為探索公路邊坡穩(wěn)定程度的一種全新方法。根據(jù)目前信息化采集系統(tǒng)的情況,本文提出支持向量機(jī)方法應(yīng)用于邊坡穩(wěn)定性分析中,以陜西省公路邊坡地質(zhì)災(zāi)害為分析對(duì)象,應(yīng)用地理信息系統(tǒng)空間分析技術(shù)和支持向量機(jī)(SVM)方法,通過優(yōu)選參數(shù)與建立穩(wěn)定性分析模型,為分析邊坡災(zāi)害探索一種新的方法。通過對(duì)陜西省的地形地貌、地質(zhì)構(gòu)造、巖土類型及其他因素進(jìn)行調(diào)查分析,結(jié)合《陜西省日常養(yǎng)護(hù)管理系統(tǒng)》中的調(diào)查數(shù)據(jù),闡述了導(dǎo)致陜西公路邊坡災(zāi)害的最重要因素,確定其分析指標(biāo)體系。結(jié)合陜西省區(qū)域環(huán)境特征,基于地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System GIS)的區(qū)域評(píng)價(jià)指標(biāo)疊加法,創(chuàng)建了以地震、降雨、地表切割深度、巖土類型為主要影響因素的公路邊坡災(zāi)害分區(qū)評(píng)價(jià)模型,完成了各單因子圖,并結(jié)合邊坡災(zāi)害影響因素的關(guān)聯(lián)度量化分析方法確定權(quán)重,獲得陜西省公路邊坡分區(qū)圖,為分別確定各分區(qū)的穩(wěn)定性智能分析模型奠定基礎(chǔ)。依據(jù)分區(qū)的結(jié)果,分別對(duì)陜北、關(guān)中、陜南各自地域范圍內(nèi)的小樣本數(shù)據(jù),采用支持向量機(jī)建立災(zāi)害穩(wěn)定性分析模型。運(yùn)用研究區(qū)域的調(diào)查數(shù)據(jù),將坡型、邊坡坡度、最大坡高、風(fēng)化程度、植被覆蓋、邊坡巖土體硬度,作為分析模型的輸入向量,將公路邊坡穩(wěn)定情況作為輸出向量。選擇運(yùn)用最廣泛的徑向基函數(shù)為核函數(shù),并且選擇了粒子群算法、遺傳算法、網(wǎng)格搜索法三種參數(shù)優(yōu)選的方法,通過不斷尋優(yōu)確定最佳懲罰因子C和核參數(shù)g,進(jìn)行模型優(yōu)化處理,最終得到高精度的智能模型。結(jié)果表明,網(wǎng)格法耗費(fèi)時(shí)間比較少,精確度較差;而粒子群算法和遺傳算法運(yùn)算過程耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng),精確度較高。論文將分析模型結(jié)果,進(jìn)行對(duì)比分析和取舍,最終使模型的精度達(dá)到95.8%,可靠性較高,可用于陜西省公路邊坡穩(wěn)定性分析。通過參數(shù)優(yōu)選獲得優(yōu)良的SVM分析模型,穩(wěn)定性和泛化性能均優(yōu)良,經(jīng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證其精度較高,驗(yàn)證了基于智能算法—支持向量機(jī)公路邊坡穩(wěn)定性分析模型可以解決公路邊坡系統(tǒng)的非線性特點(diǎn),存在相對(duì)的優(yōu)勢(shì)與工程實(shí)際使用意義。基于MATLAB8.0平臺(tái),結(jié)合Microsoft Visual C++編輯器,采用libsvm工具箱進(jìn)行擴(kuò)展編程,開發(fā)了人工智能分析系統(tǒng),對(duì)公路邊坡穩(wěn)定性進(jìn)行智能化分析提供方便的操作平臺(tái)。在倡導(dǎo)應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行公路評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上,基于智能算法的公路邊坡穩(wěn)定性分析方法,可以科學(xué)地分析各種不同情況公路邊坡的穩(wěn)定性,給公路交通災(zāi)害的防治帶來了參考作用和指導(dǎo)意義。
[Abstract]:With the rapid development of road traffic, a large number of highway slope problems continue to occur, affecting the local economic development, the research of slope stability on the prevention of disasters. The slope engineering is a complicated system engineering, the stability analysis problem by using the theory and method of single science to solve, which has become the research of slope engineering consensus. There is a close relationship between the factors of geological hazards of highway slope and many effects, and this relationship is highly nonlinear in most cases, the traditional method of stability analysis has some limitations. With the development of science and technology, artificial intelligence has become a new method of highway slope stability degree of exploration. According to the current situation of information acquisition system in this paper. The application of support vector machine method in slope stability analysis, slope in Shaanxi province highway geology disaster analysis As the application of geographic information system, spatial analysis technique and support vector machine (SVM) method, the optimum parameters and establish stability analysis model for analysis of slope disasters and explore a new method. According to the topography of Shaanxi Province, geological structure, rock and soil types and other factors were investigated and analyzed, combined with the survey data of Shaanxi "in daily maintenance management system > describes the most important factors, lead to slope disaster of highway in Shaanxi, the analysis index system of Shaanxi province. Combining the features of regional environment, based on geographic information system (Geographic Information System GIS) the regional evaluation index superposition method, created in the earthquake, rainfall, surface cutting depth, rock and soil for the partition evaluation model of the main factors affecting highway slope disaster, completed the single factor map, combined with the right to determine the slope disaster of quantitative analysis method Heavy, get Shaanxi province highway slope zoning map, respectively to determine the stability of each district intelligent analysis model of foundation. According to the zoning results of Northern Shaanxi, Guanzhong, Shaanxi small sample data in their respective geographical range, using support vector machine to establish stability analysis model of disaster. Using the survey data of the study area, the slope type the slope, slope, maximum slope height, weathering degree, vegetation cover, slope rock and soil hardness, as the input vector analysis model, the highway slope stability as the output vector. Select the most widely used radial basis function as the kernel function, and the particle swarm algorithm, genetic algorithm, grid search method three the optimization of the parameters, through continuous optimization to determine the optimal penalty factor and kernel parameter C g, model optimization, intelligent model with high accuracy is obtained. The results show that the grid method is more time consuming than Less and less accurate; and the particle swarm algorithm and genetic algorithm process takes a long time and high precision. The analysis results are compared with the model, the final choice, the precision of the model reached 95.8%, higher reliability, can be used to analyze the stability of highway slope in Shaanxi province. Excellent SVM analysis model through parameter optimization, stability and the generalization performance is excellent, the measured data to verify its accuracy, verify the analysis model can solve the nonlinear characteristic of highway slope system of slope stability of highway - support vector machine algorithm based on the existing advantages and engineering practical significance. Based on the MATLAB8.0 platform, combined with Microsoft Visual C++ editor, to extend programming using libsvm toolbox. Analysis system of artificial intelligence, intelligent analysis and convenient operation of highway slope stability As a platform. Based on the evaluation of highway advocate the use of big data on highway slope stability analysis method based on intelligent algorithm, can various slope stability analysis of highway science, bring the reference and guiding significance to the prevention and control of road traffic disaster.

【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U416.14

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