基于因子分析与Fisher判别分析法的隧洞围岩分类研究

发布时间：2017-12-12 00:07

  本文关键词：基于因子分析与Fisher判别分析法的隧洞围岩分类研究

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【摘要】：为快速有效地预测隧洞围岩的类别,提高地下工程的稳定性和安全性,应用因子分析与Fisher判别分析理论,选取岩石质量指标、完整性指标、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为Fisher判别分析的判别因子。建立基于因子分析的隧洞围岩分类的Fisher预测模型。将现场勘测的30组隧洞围岩数据作为学习样本进行训练。利用回代估计法对模型效果进行检验,正确率为96.7%。将建立的判别模型应用于工程实例,以6组工程数据作为预测样本,进行隧洞围岩的分类预测,并与神经网络方法和Bayes方法进行对比。结果表明:因子分析可以有效提取围岩分类指标,去除冗余影响因素,基于因子分析的Fisher判别模型可有效地预测隧洞围岩的类别,所得预测结果的正确率为100%。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学系统工程研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(71371091) 辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2012027)
【分类号】：U452.12
【正文快照】： 0引言地下空间的开发与利用已经受到了人们的广泛重视,在地下岩体的施工过程中,隧洞围岩分类是一项重要的研究内容。围岩类别的确定是对岩体质量和稳定性的一种综合评价,同时也对地下工程稳定性、安全性起着非常重要的作用[1]。对围岩分类的预测方法研究受到了国内外学者的共

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本文编号：1280409