岩土体非线性行为预测与识别的相关向量机模型研究

发布时间：2023-10-27 18:50

　　近年来随着我国经济的发展和城市化进程的加剧,基础设施建设开始向地下发展,大型岩土工程问题正在达到前所未有的高度。然而,随着工程规模增大、复杂性提高,各种不确定因素也随之增加,对岩土体的非线性行为进行精准预测对保护人民群众生命财产安全、降低工程造价等具有重要意义。传统的岩土工程问题预测的理论解决方法往往受到实地勘察困难、周期长、造价高等问题限制。随着科技的进步,越来越多的智能方法开始应用于岩土工程领域。支持向量机、BP神经网络方法等都得到了较为广泛的应用,但是由于方法本身存在的缺陷,预测结果往往不能令人满意,因此有待提出更加高效、精准的预测方法。本文针对传统理论方法和机器学习方法的不足,提出了将相关向量机应用于岩土体非线性行为研究的新思路。相关向量机作为一种新兴的机器学习方法,目前在岩土工程领域应用甚少。相关向量机具有泛化能力强、参数优化简单、预测精度高、鲁棒性好等优点,同时该模型更稀疏、核函数选择更加自由,可以在复杂影响因素与预测值间建立精准的映射关系,为解决岩土工程问题中的预测与识别问题提供了有效的途径。总体来说,本文做了以下几方面的工作:1.针对传统方法的局限性,建立岩土体非线性行...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 岩土体非线性行为回归预测研究现状
        1.2.2 岩土体非线性行为分类识别研究现状
        1.2.3 相关向量机模型研究现状
    1.3 本文主要研究内容
第二章 相关向量机机器学习方法
    2.1 相关向量机原理
    2.2 相关向量机回归模型
        2.2.1 相关向量机回归原理
        2.2.2 参数预测
    2.3 相关向量机分类模型
        2.3.1 相关向量机二分类
        2.3.2 相关向量机多分类
    2.4 核函数选择
    2.5 本章小结
第三章 岩土体非线性行为回归预测的相关向量机模型
    3.1 引言
    3.2 基于相关向量机的泥石流平均流速预测模型
        3.2.1 泥石流平均流速研究现状
        3.2.2 泥石流平均流速预测的相关向量机模型
            3.2.2.1 影响因素的确定
            3.2.2.2 相关向量机模型建立
        3.2.3 泥石流平均流速预测结果及分析
    3.3 基于相关向量机的边坡稳定性预测模型
        3.3.1 边坡稳定性分析现状
        3.3.2 基于相关向量机的边坡稳定性模型
        3.3.3 预测结果与分析
        3.3.4 敏感性因子分析
    3.4 本章小结
第四章 岩土体非线性行为多分类识别的相关向量机模型
    4.1 基于相关向量机多分类的岩爆等级识别模型
        4.1.1 岩爆问题发展现状
        4.1.2 岩爆等级识别模型
            4.1.2.1 数据样本的确定
            4.1.2.2 岩爆烈度分级
            4.1.2.3 方法实现步骤
            4.1.2.4 应用实例
        4.1.3 预测结果及分析
    4.2 层状危岩失稳模式预测的相关向量机模型
        4.2.1 危岩的危害及研究
        4.2.2 基于相关向量机的危岩失稳模式判别模型
    4.3 本章小结
第五章 基于主成分分析法的改进相关向量机模型
    5.1 主成分分析法原理
    5.2 基于PCA-RVM的 TBM掘进速度回归预测模型
        5.2.1 影响TBM掘进速度的主成分分析
        5.2.2 TBM掘进速度模型
    5.3 基于PCA-RVM的围岩稳定性识别模型
        5.3.1 围岩稳定性分类标准
        5.3.2 围岩稳定性因素主成分分析
        5.3.3 PCA-RVM模型建立
    5.4 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文
致谢



本文编号：3857074