高斯过程机器学习在边坡稳定性评价中的应用

针对边坡工程是复杂的非线性系统,采用常规的理论分析和数值计算方法难以满足对边坡稳定性评价的高精度与快速性的要求,为此,提出对处理非线性复杂问题具有很好的适应性一种有概率意义的核学习机--高斯过程机器学习方法来解决边坡稳定性的合理评价问题,建立了相应的边坡稳定性预测模型。工程应用研究结果表明,采用高斯过程机器学习方法进行边坡稳定性评价是科学可行的,该方法能很好地表达边坡稳定性与各影响因素之间的非线性映射关系,能方便快捷地给出合理可靠且具有概率意义的边坡稳定状态评价结果,为实现边坡快速设计的工程实践要求提供了一条新的途径。     

基于遗传算法和模糊神经网络的边坡稳定性评价

边坡工程是一个动态的、模糊的、开放的复杂非线性系统,传统的分析方法有时难以对复杂边坡的稳定性做出符合实际的评价。影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性。由于神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络方法适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题。综合考虑影响边坡稳定性的各方面因素,建立了基于遗传算法的模糊神经网络模型,并利用大量工程资料对网络进行训练和测试。预测结果表明,该模型的预测精度明显高于目前同类方法。     

基于案例挖掘的边坡稳定性智能评价系统研究

虽然边坡灾害治理实践已经积累了大量的成功的或失败的边坡治理工程案例,但这些工程案例产生的大量数据信息未被充分利用与开发,造成了极大的资源浪费。为此,基于边坡工程案例,应用数据挖掘与知识发现和递归的自-组织模糊神经推理网络的方法,初步提出了一种基于案例挖掘的边坡稳定性智能评价系统,并通过案例挖掘的应用实例表明了该系统的有效性和可行性。     

基于非线性理论的边坡稳定性评价模型

边坡稳定问题涉及到各类水利、港工、铁路和工业民用建筑工程。由于影响边坡稳定性的因素较多，而且其变形破坏机理复杂，边坡稳定性问题迄今仍然受到理论研究和工程实践的关注。本文采用非线性理论和方法来研究边坡的变形破坏机理，并建立稳定性评价模型。以分叉和突变理论引出突变级数来表征边坡的状态，并用神经网络从中获取稳定性评价和判断的知识，进而构建系统，并对各类边坡稳定状态做出分析评价。实例分析证明了该方法的有效性。     

圆弧形公路边坡稳定性分析的神经网络法

边坡的稳定性往往取决于一些难以确定的非线性因素。而人工神经网络法具有并行处理数据与信息、良好的容错特性和较强的抗噪声能力,可以通过自学功能从样本实例中获得复杂的非线性关系,能模拟人脑的某些智能行为,因而适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题。本文建立了边坡稳定性评价的神经网络BP模型,用收集到的边坡稳定破坏实例作为样本进行学习,对桂林-柳州一级公路中K250段公路边坡进行了稳定性评价,结果表明：神经网络法是一种有效的边坡稳定性分析方法。     

基于粗糙集理论的边坡稳定性评价中因素权重确定方法的研究

为了准确计算影响边坡稳定性的各个因素的权重,应用粗糙集理论对原始数据进行挖掘,在实测数据离散化的基础上,将权重确定问题转化为粗糙集中属性重要性评价问题,建立了关于边坡稳定性评价的关系数据模型,经过属性值特征化建立了知识系统,在数据分析下通过分析评判方法对评价对象的支持度和重要性,计算出边坡稳定性评价模型的权重。该方法克服了传统权重确定方法的主观性,使得边坡稳定性评价方法更具客观性,从而提高了边坡稳定性评价的精度,通过实例说明该方法更加合理有效。     

岩土边坡稳定性预报的人工神经网络方法

阐述了经典边坡稳定分析方法的局限性,综合考虑了影响边坡稳定性的因素,建立基于人工神经网络的边坡稳定性预报方法。采用遗传算法优化神经网络的结构,以提高其非线性映射能力和泛化能力,从而,提高预报准确度。基于已有的工程实例训练所建立的神经网络,并对新的边坡稳定性问题进行了预报,预报结果表明,所建立的边坡稳定性预报方法具有较高的预报准确度。     

基于非线性系统的边坡影响因素灵敏度分析

为优化露天矿开采方式、处理紧急情况,需掌握影响边坡状态的影响因素对边坡稳定性影响的灵敏度。鉴此,在能考虑众多影响因素及施工间交互影响的岩石工程系统理论基础上,运用智能方法生成一个动态的网络结构、建立影响各边坡稳定性因素的岩石工程系统矩阵,分析形成岩石工程系统矩阵的网络结构隐含信息,得出系统中各因素对边坡稳定性影响的灵敏度,最后将此方法用于一个边坡稳定性及影响因素灵敏度分析。     

基于模糊因素的岩质边坡地震稳定性多模型组合评价

岩质边坡地震稳定性评价是岩土边坡地震失稳防治的基础工作,针对评价过程中评价因素的多源模糊性,借鉴工程可变模糊集理论,将模糊可变评价模型应用于岩质边坡地震稳定性评价中。综合考虑岩质边坡内在结构和外部自然条件,选取岩土体特性、新构造运动特征、坡高、坡角、年均降雨量和场地地震烈度6个指标作为评价指标体系并建立等级标准;将改进熵权算法引入该模型中,利用指标实际数据离散性求权重;通过改变模糊可变评价模型参数对岩质边坡地震稳定性进行线性与非线性组合评价,并将均值作为最终评价结果。将该方法应用于天然边坡与路堑边坡实例中,结果表明,模糊可变评价模型评价结果合理、客观,具有更高的可靠性与稳定性,为岩质边坡地震稳定性评价工作提供了一种新的研究方法与思路     

岩质路堑深边坡稳定性评价的模糊概率方法

边坡工程是一个动态的、模糊的、开放的复杂系统,影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性,传统的分析方法难以对复杂边坡的稳定性作出符合实际的评价。运用模糊概率的基本原理,建立了岩质路堑深边坡稳定性评价的模糊概率模型。在此模型中,综合选取了边坡岩体质量系数SRQC、边坡结构系数SSC、坡高系数SHC、坡角系数SCC、工程因素影响系数EFEC等5个评价指标因子;同时将边坡稳定性评价等级划分为很不稳定、不稳定、基本稳定、稳定以及很稳定5个等级。利用模糊概率模型对20个典型的边坡工程进行了稳定性评价分析,结果表明：该方法具有明显的合理性和可靠性,为边坡工程的预测与防治提供了新的途径。     

基于人工神经网络对四川省黑水县公路边坡稳定性评价

边坡稳定性和许多影响因素有关,是一种高度非线性的问题,本文采用人工神经网络方法进行边坡稳定性评价,构建了具有6-19-12网络结构的三层BP网络。用该模型对四川省黑水县渔巴渡至客龙沟公路沿线边坡进行稳定性评价,其结果与传统经验公式计算法所得结果基本一致。     

突变级数法在边坡稳定综合评判中的应用

边坡的稳定性受地质、工程等众多因素影响,且其变形破坏机理复杂,危害巨大,因而边坡稳定问题分析研究一直是理论和实践研究的热点。引入突变理论对边坡的稳定性问题进行研究,利用突变数学和模糊数学结合引出的突变级数法,提出边坡稳定性评判指标--突变级数, 从而建立了新的稳定性评判模型。基于突变级数法的边坡稳定性评判法,综合考虑了边坡各种要素对其稳定性的不同影响程度,真实地描绘了边坡系统的稳定状态。实例分析结果表明,该方法评判结果准确,精度较高,具有良好的实际应用价值。     

基于拉丁方抽样及K-S检验的边坡可靠性分析

边坡稳定性是受复杂因素影响下的多维非线性问题,大多数边坡工程都存在着不确定性。大量试验和工程实践证明,影响边坡状态的因素中有许多具有显著的随机性,参数具有变异性。从概率的角度出发,结合实际工程,对于原始数据采用K-S检验法进行假设验证,确定参数变量的分布类型,克服了人为假设的误差,并分别采用Latin方抽样(LHS)法和Monte Carlo法对参数进行抽样,得到状态函数值,确定安全系数及可靠指标,对比两种抽样方法,基于LHS法模拟次数要少于Monte Carlo法,而且破坏概率的收敛性也优于Monte Carlo法,明显节省了计算时间     

降雨条件下土质边坡稳定性预测预报方法

降雨往往足引起热带和亚热带膨胀土、残积土边坡失稳的主要促发因素,考虑降雨影响的土坡稳定性预测预报是一个亟待解决的复杂的工程问题.简要介绍了一套能考虑气候影响的非饱和土边坡稳定性分析的极限平衡分析方法和一套可考虑土体非线性和几何非线性的边坡稳定分析及变形计算的有限元方法.提出了一个降雨条件下土质边坡稳定性预测预报模型,其具体思路是:首先用数值方法计算渗流场,然后利用非饱和土的强度理论推求出整个场的强度分布,再利用极限平衡分析方法或有限元方法进行边坡稳定性分析,寻求斜坡稳定安全因数与降雨特征参数(雨强,降雨持时等)相关关系,如此,即可依据气象预报进行土坡稳定性预报.     

黄土边坡稳定性影响因素及分析方法

陕西省内存在大量的黄土冲沟天然高陡边坡,在公路、铁路等工程建设中,边坡的稳定性是一个极为重要的问题.如果处理不当,则会造成人力和经济上的损失.分析了边坡失稳的外部和内部因素,对目前用于边坡稳定性分析方法总结归纳,为实际工程的边坡稳定性设计、边坡稳定性分析方法及边坡治理提供理论依据.     

基于非线性破坏准则的边坡稳定性极限分析

上限定理是求解岩土工程问题的有效工具。以上限定理为理论基础,分析边坡的稳定性问题,并考虑了岩土材料破坏准则的非线性特性。在非线性Mohr-Coulomb破坏准则下,采用条分法与极限分析上限法相结合的方法,对边坡稳定性进行分析。通过切线法引入非线性强度参数 、 ,推导了岩土材料在非线性破坏准则下的相关联流动法则,建立功能方程,推导了边坡直线滑裂面、折线滑裂面和光滑曲线滑裂面安全系数F的计算方程。采用数学规划法计算后与工程实际中常用的边坡稳定性分析方法进行对比,并获得安全系数F =1.0时的稳定性系数Ns。与已有的研究成果进行比较分析,结果表明了该方法的正确性及优越性     

滑坡成因决策树挖掘

文章介绍了构造决策树的C4.5算法。在预处理过的滑坡数据上利用决策树算法生成一组坡体稳定性规则。这些规则可作为分析及预测滑坡的重要参考。也可用来创建专家系统的知识库。其次,作者对决策树算法提出了改进,通过调整测试集的某些参数,构造了一棵局部最优的决策树。使得对于滑坡成因的分类具有更高的正确率。     

基于安全熵的边坡稳定性分析

熵的概念源于热力学,是一种多目标决策的有效方法,是系统不确定性的一个度量。熵已经广泛应用于众多学科,但是应用于地质学,尤其是用来进行边坡稳定性评价的实例却很少。作者基于关系矩阵及信息熵概念提出的边坡安全熵稳定性评价方法,有效地结合了关系矩阵对各种影响边坡稳定性因素的敏感性及信息熵对边坡紊乱度的量化优点,综合考虑边坡地质、环境及工程因素的基础上,对边坡的稳定性状态作出客观的评价。经在龙滩水电站左岸边坡工程稳定性评价中应用,并与解析计算分析及地质资料分析结果对比,具有很好的相应性。     

边坡变形系统失稳控制因素研究

通过对顺层变形几何非线性和连续变形物理非线性边坡模型的讨论，建立了边坡为形系统失稳的条件，找出影响系统稳定性的控制变量，并就控制变量的因素进行探讨，提出了人为调整控制变量，来防止边坡系统失稳措施的设想。     

某水电站左岸坝肩边坡软弱夹层的工程特性及其对边坡稳定性的影响

西南某大型水电站左岸坝肩边坡分布有多层二叠系凝灰岩软弱夹层,其中对该边坡稳定性影响最大的是标记为A3的软弱夹层。本文从A3的空间展布、成因、工程分类、物质组成、物理性质、力学性质等因素进行分析,认为A3可能构成该边坡的潜在的滑动面,对该边坡的稳定性影响很大。从影响边坡稳定的因素和边坡的整体稳定性计算两个方面分析后,得出虽然A3构成该边坡潜在的滑动面,但边坡整体是稳定的。