基于FAHP和K-Means聚類的邊坡穩定性模型
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4.3
為了解決實際工程中邊坡安全系數不能準確描述邊坡狀態的問題,基于定性分析和定量分析相結合的思想,運用FAHP法和K-Means聚類算法,通過對滑坡樣本的關鍵因素進行評價和聚類得到各因素的聚類中心,再通過構建聯系數向量的方法,建立基于FAHP和K-Means聚類的邊坡穩定性模型。根據邊坡中的關鍵性因素運用基于FAHP和K-Means聚類的邊坡穩定性模型完成對未知邊坡樣本進行預測。將該模型應用于新建南昌到贛州鐵路客運專線項目,結果與實際情況相符合,避免了實際工程中單純考慮邊坡安全系數來確定邊坡狀態的局限性。通過構建基于FAHP和K-Means聚類的邊坡穩定性模型,揭示了高度、邊坡角、孔隙水壓力比等因素與邊坡穩定性的非線性關系,此模型可以為邊坡的設計、施工、監測提供參考。
基于 RF -ELM 模型的邊坡穩定性預測研究
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為實現對邊坡穩定性的有效預測,將極限學習機算法與旋轉森林算法相結合,并依據影響邊坡穩定性的六項重要因素,建立了邊坡穩定性預測的rf-elm預測模型。該模型是以極限學習機算法為基分類器,以旋轉森林算法為框架的集成學習模型,利用uci數據庫中三組數據集驗證了該集成模型確實提高了elm的預測性能。將rf-elm模型應用于邊坡穩定性的預測問題中,結合39組工程實例數據進行預測實驗,結果表明該模型具有較高的預測精度,可有效的對邊坡穩定性進行預測。
邊坡穩定性預測的DDA模型及應用
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將距離判別分析法(dda)應用于巖體邊坡穩定性預測中,建立了邊坡穩定性預測的距離判別模型。模型選取重度、黏聚力、摩擦角、邊坡角、邊坡高度和孔隙水壓力比等6個指標作為判別因子;以邊坡實測樣本作為訓練樣本,建立相應線性判別函數對待判樣本進行分類。研究結果表明,距離判別分析模型是邊坡預測的一種有效方法,可以在實際工程中應用。
基于投影尋蹤動態聚類模型的邊坡穩定性評價
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4.6
投影尋蹤聚類(ppc)模型在多因素聚類分析中被廣泛應用并取得了滿意的效果,然而,該模型還存在諸如密度窗寬參數取值經驗確定等不足,有待改進提高。本文針對ppc模型存在的問題,把投影尋蹤聚類的思想和動態聚類方法結合起來構造投影指標,建立了投影尋蹤動態聚類(ppdc)新模型,新模型在整個運算過程中毋需人為給定參數,聚類結果客觀、明確。邊坡穩定性評價的實際應用表明,ppdc模型不僅切實可行,取得了理想的效果,而且還具有穩定性好、操作簡便等特點。ppdc模型為多因素聚類分析提供了一種新方法,具有廣闊的應用前景。
基于GIS確定性模型的土體邊坡穩定性評估研究
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4.6
本文在gis環境下,根據bishop法原理,開發了用于土體邊坡穩定性評估的二維確定性模型,建立了作為確定性模型輸入數據庫的地形、土層、地下水位等各gis專題地圖數據庫,該數據庫還可以隨時添加模型計算結果,可對工程進行輔助決策。文章最后舉例說明了模型的工作流程,所得結果表明,基于gis環境的確定性模型的土體邊坡穩定性評估是可行的
邊坡穩定性的工程地質評價
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4.8
1 邊坡穩定性的工程地質評價方法 [摘要]通過對邊坡穩定性的工程地質評價方法的介紹,分析了工程可靠性控制及措 施。 [關鍵詞]邊坡、可靠性、地質評價 邊坡穩定性的工程地質評價包括兩方面的任務:一方面要對與工程 活動有關的天然斜坡或人工邊坡的穩定性作出定性和定量的評價,另一 方面要為設計合理的人工邊坡和邊坡變形破壞的防治措施提供依據。邊 坡穩定性的工程地質評價方法可概括為地質分析法(歷史成因分析法)、 力學計算法和工程地質類比法三種。 邊坡穩定分析應收集下列資料:①地形和地貌特征;②地層巖性和 巖土體結構特征:③斷層、裂隙和軟弱層的分布、產狀、充填物質以及 結構面的組合與連通率;④邊坡巖體風化、卸荷深度;⑤各類巖土和潛 在滑動面的物理力學參數以及巖體應力;⑥巖土體變形監測和地下水觀 測資料;⑦坡腳淹沒、地表水位變幅和坡體透水與排水資料;⑧降雨歷 時、降雨強度和凍融資料;⑨地震
基于PSO和ANN復合的邊坡穩定性評價模型
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4.6
提出了基于粒子群優化的bp網絡學習算法,并結合邊坡工程實例,利用搜集到的實例樣本對模型進行訓練和檢驗,并與傳統bp網絡相比,結果表明,該模型具有預測精度高,泛化能力強的特點,是評價邊坡穩定性的一種有效方法。
基于屬性數學和聯系數學的邊坡穩定性評價模型及應用
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4.7
鑒于邊坡穩定的不確定性,本文將屬性數學和聯系數學理論引入邊坡穩定性評價.建立了基于屬性數學和聯系數學的邊坡穩定性評價模型,并應用于邊坡評價,取得了較好的效果,為邊坡穩定性評價提供了新的方法.
邊坡穩定性分析報告
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邊坡穩定性分析報告 斜(邊)坡穩定性分析方法綜述摘要斜坡穩定性分析 方法目前主要分為定性類方法、定量類方法和非確定性方 法。 定性類方法和定量類方法都比較成熟,尤其以定量類方 法(剛體極限平衡法和有限單元法等數值計算方法)運用較 多;而非確定性方法雖然方法較多,但目前使用相對較少。 本文主要介紹三類分析方法中的一些具體方法及其原 理,并對三類方法的特征及優缺點進行簡單評價。 關鍵詞斜坡穩定性分析,定性類方法,定量類方法,非確定 性方法abstractnowadays,themethodsevaluatingslope stabilityaremainlydividedintoqualitativemethods, quantitativemethodsandnondeterministicmethods.qualitative methods
邊坡穩定性案例分析
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4.6
邊坡工程學 1/30 邊坡穩定性分析方法綜述及案例研究 摘要:本文首先介紹實際工程中邊坡穩定性分析及處治技術研究的意義,其次介 紹邊坡破壞的形式及影響因素,并系統地介紹邊坡穩定性分析的三大類方法及其 原理。最后結合工程實際案例,采用赤平投影方法和flac3d軟件數值模擬對案例 中涉及的邊坡進行了穩定性評價,并提出合理的加固措施。 關鍵詞:邊坡穩定性,穩定性分析方法,赤平投影法,數值模擬,邊坡加固 abstract:thisarticlefirstlyintroducesthemeaningofslopestabilityanalysisin practicalprojectsandstudyontreatmenttechnology,thendemonstratestheformsof slopefailureandtheinf
邊坡穩定性分析例題
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4.7
1 曲線滑動面的路基邊坡穩定分析 題目: 某路堤高h=15m,路基寬b=12m,填土為粘性土,內摩擦角022, 粘聚力kpac20,填土容重3/5.17mkn,荷載分布全路基(雙車道), 試驗算路堤邊坡穩定性。 ――――――――――――――――――――――――――――― 1.邊坡穩定性分析原理 1.1等代荷載土層厚度計算 bl nq h0=4.09(n=2,q=550kn,b=12m,l=12.8m,r=17.5kn/m3) 1.2圓心輔助線的確定(4.5h法) 2 1)4.5h得e點 2)由21,得f點-----查表得β1=26度,β2=35度.α 1.3假設滑動圓弧位置,求圓心位置 一般假設圓弧一端經過坡腳點,另一端經過的位置為:路基頂面左邊緣、左1/4、中1/2、 右1/4、右邊緣等處,圓心分別對應o1,o2,o
基于GeoStudio邊坡穩定性分析??
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4.8
本文主要通過geostudio軟件分析a排土場邊坡穩定性,為該排土場在生產上提供理論上的技術基礎,通過技術分析研究了該排土場的安全性,降低了安全事故發生的概率。
某邊坡穩定性評價分析
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4.5
該邊坡主要由志留系龍馬溪組泥質砂巖和粉砂質泥巖與第四系洪坡積碎石土等構成,高邊坡為12型,文章某高邊坡的工程地質條件進行了分析,并結合穩定性計算方對其提出了防治措施。
邊坡穩定性及加固措施分析
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4.6
本文介紹邊坡及邊坡的穩定性,分析了影響邊坡穩定性的因素,指出水是影響邊坡失穩的主要誘發因素。分別對地表水和地下水對邊坡的影響進行了分析,列舉了一些常用的方法,指出在邊坡防治中應根據不同邊坡的特點設置可靠有效的排水系統,及針對不同的邊坡失穩情況采取不同的加固方法,以提高邊坡的穩定性。
邊坡穩定性預測的粗糙集-距離判別模型及其應用
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4.7
為克服馬氏距離判別模型無法考慮指標權重的不足,引入粗糙集理論,通過分析評判方法對評價對象的支持度和重要性計算得到權重系數。將權重系數嵌入距離判別模型,構建了邊坡穩定性預測的加權距離判別模型。根據邊坡失穩破壞特點,選取合理的判別因子,以大量工程實例樣本作為原始數據和訓練樣本,建立了邊坡穩定性評價預測的粗糙集-距離判別模型。將邊坡穩定性評價預測的粗糙集-距離判別模型評價預測結果與馬氏距離判別法、支持向量機理論、bayes判別分析等方法得到的預測結果進行了對比分析,驗證了粗糙集-距離判別模型的有效性。將建立的粗糙集-距離判別模型應用于黃河中游地區某大型水利樞紐庫區邊坡工程,預測結果與實際情況吻合。研究結果表明,粗糙集-距離判別模型具有權重分析合理、預測準確性高等優點,是進行邊坡穩定性分析預測的一種新的有效途徑。
GIS支持下基于可拓物元模型的邊坡穩定性評價
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4.5
邊坡穩定性受多方面因素的影響,建立了多指標邊坡穩定性評價的可拓物元模型。利用arcgisengine二次開發平臺實現了數據采集、數據管理、圖形顯示和評價結果可視化等功能,在此基礎上集成了可拓物元模型分析模塊。并通過一個實例進行了從數據錄入、可拓物元模型分析到結果可視化顯示等一系列操作的應用測試。
基于距離判別分析模型的邊坡穩定性評價
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4.7
將影響邊坡穩定性的容重、內聚力、摩擦角、以及邊坡角和邊坡高度等指標作為判別因子,建立邊坡穩定性評價的距離判別分析模型。以邊坡工程實測資料作為學習樣本進行訓練,建立相應判別函數對待判樣本進行評價。該模型在通過判別模型的學習功能獲得邊坡穩定與其各影響因素之間的復雜關系,排除了一般準則中建立判據時人為因素的影響。實例證明該模型利用回代估計法所得到的誤判率為零,具有較強的判別能力。
基于熵權屬性識別模型的路塹邊坡穩定性評價
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4.7
結合工程實例,將屬性識別模型應用于路塹邊坡穩定性評價,提出了路塹邊坡穩定性評價的屬性測度計算方法,并利用shannon熵理論確定權系數,建立了基于熵權的屬性識別模型。實例評價結果與計算結果一致,證實了該方法的可行性和有效性。此方法結果合理,可以有效地解決邊坡穩定性評價問題。
基于R語言的邊坡穩定性預測模型優選研究
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4.5
邊坡穩定性的準確評判對邊坡工程具有重要的指導意義。在綜合考慮邊坡穩定性的11類影響指標的基礎上,通過對比分析5類預測模型誤判樣本數量,建立了基于fisher判別分析的最優模型。通過借助r語言實現訓練樣本與測試樣本的分層隨機抽樣技術,保證了判別模型中樣本數據的隨機性與差異性。多次隨機試驗研究表明:基于r語言的邊坡穩定性線性判別分析模型,操作簡便,預測準確率高達95.24%。同時,預測模型程序化語言的實現對保障礦山工程后期邊坡穩定性研究的可持續性具有重大的意義。
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職位:助理資料員
擅長專業:土建 安裝 裝飾 市政 園林