基于主成分分析-Logistic模型的边坡稳定性分析

发布时间：2019-03-20 18:28

【摘要】：提出一种基于PCA-Logistic模型算法,并对边坡的稳定性进行预测分析。先用PCA对样本数据进行处理,有效控制稳定性因素的计算数量。选出边坡重度、内聚力、内摩擦角、边坡角4个主成成分进行Logistic建模分析。得出其Logistic回归模型,并运用于边坡稳定性实例分析,与用Logistic回归模型确定权重的模糊综合法进行对比。研究结果表明:PCA-Logistic模型能有效地处理样本数据,减少不必要的分析过程,计算得出的边坡稳定性状态与实际情况相符;并与Logistic回归模型确定权重的模糊综合法进行对比,验证其计算结果的准确性,高效性。该方法可在工程地质、采矿工程、经济等众多领域应用与推广。
[Abstract]:An algorithm based on PCA-Logistic model is proposed, and the stability of slope is predicted and analyzed. First, PCA is used to process the sample data to effectively control the number of stability factors. The four main components of slope gravity, cohesion, internal friction angle and slope angle are selected for Logistic modeling analysis. The Logistic regression model is obtained and applied to the practical analysis of slope stability. It is compared with the fuzzy synthesis method using Logistic regression model to determine the weight. The results show that the PCA-Logistic model can deal with the sample data effectively and reduce the unnecessary analysis process. The calculated slope stability state is consistent with the actual situation. Compared with the fuzzy synthesis method to determine the weight of the Logistic regression model, the accuracy and efficiency of the calculation results are verified. This method can be applied and extended in many fields such as engineering geology, mining engineering, economy and so on.
【作者单位】： 大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(10872044,10972051,11672068)资助
【分类号】：TU43

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本文编号：2444493