水电岩质边坡稳定性预测的支持向量机方法

【摘要】：以我国水电工程区典型岩质边坡为例,选择边坡岩体质量系数、结构面方位系数、结构面类型修正系数、坡高系数及施工方法修正系数6个边坡稳定性复合指标作为评价因子,建立了水电岩质边坡稳定性预测的支持向量机方法,并将其与传统统计判别方法(如距离判别方法和Bayes判别方法)进行了比较。分析结果表明,支持向量机方法的预测精度较高,且高于传统数理统计判别方法的预测精度。 【作者单位】： 中国科学院山地灾害与表生过程重点实验室;中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所;呼和浩特市建筑勘察设计研究院有限责任公司;
【关键词】： 水电岩质边坡 稳定性预测 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(40802072) 云南省交通厅2010年科技教育专项资金资助项目(2010(A)08-b) 中国科学院“西部之光”人才培养计划资助项目(O8R2140140)
【分类号】：TV221.2
【正文快照】： 边坡稳定性预测一直是岩土工程领域研究的热点,也是重大水电工程区边坡灾害预测和防灾减灾工作的重要内容。由于边坡岩土体及其稳定性影响因素的复杂性和非线性,采用传统的确定性评价方法(如极限平衡法)已难以对复杂边坡的稳定性作出合理、有效的定量化评价[1-2]。因此,引入

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