基于改进向量机的岩体质量分级研究

发布时间：2019-03-09 16:42

【摘要】：以金沙江某水电站工程实例,应用交叉验证和网格搜索优化支持向量机(SVM)模型建立岩体质量分级模型,选取岩石单轴抗压强度(Rc)、岩石质量指标(RQD)、岩体风化程度、节理组数(Jn)、节理粗糙系数(Jr)、节理蚀变系数(Ja)、地下水状态7个参数作为输入参数构建立分类模型,对坝区复杂的岩体结构进行质量分级。通过与RMR(岩体地质力学分类)和BP神经网络分类法对比,表明:支持向量机具有高非线性映射能力,对岩体分类识别能力极强,具有较好的准确度和稳定性,能够满足实际的工程需要。
[Abstract]:Taking an example of a hydropower station in Jinshajiang River, a rock mass classification model was established by means of cross-validation and grid search optimization support vector machine (SVM) model. The rock quality index (RQD), of uniaxial compressive strength of rock was selected to select (Rc), rock quality index. The classification model of rock mass weathering degree, (Jn), joint roughness coefficient (Jr), joint alteration coefficient (Ja), groundwater state as input parameters is established, and the complex rock mass structure in dam area is classified. By comparing with RMR (geomechanical classification of rock mass) and BP neural network classification, it is shown that SVM has high nonlinear mapping ability, strong classification and recognition ability for rock mass, and has better accuracy and stability. Able to meet the actual engineering needs.
【作者单位】： 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室;成都理工大学环境与土木工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(41272333)
【分类号】：TV223;TP18

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本文编号：2437659