山区高速铁路边坡安全性评价方法研究

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1、国内图书分类号：U213．1+3国际图书分类号：西南交通大学研究生学位论文密级：公开年姓级三Q二二级申请学位级别工堂亟±专业鲞±工程指导老师矍盅堂麴拯二。一四年五月ClassifiedIndex：U213．1+3U．D．C：SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisSTUDYONSLOPESAFETYEVALUATIONM匣THODOFHIGHSPEEDRAIIM厂AYINMOUNTAINOUSAREAGrade：2011Candidate：HuangLeiAcademicDegreeAppliedfor：Ma

2、sterSpeciality：GeotechnicalEngineeringSupervisor：Prof．LuoShuxueMay2014西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年解密后适用本授权书；2．不保密团，使用本授权书。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名：矿

3、指导老师签名：罗够日期：功f管工z矿日期：如f喙f’z／西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：学位论文以原铁道部科技发展计划项目——高陡边坡运营安全防灾监控及报警系统技术研究(2010G018一E一4)为依托，研究建立山区高速铁路边坡的安全性评价方法，以此解决山区高速铁路的边坡运营安全评价问题。论文主要对山区高速铁路沿线边坡工点进行安全性影响因素分析，并结合粗糙集理论获得了边坡安全性主控因素及其权重值，在此基础上运用支持向量机理论建立山区高速铁路边坡安全性评价模型，构建起基于粗糙集和支持向量机理论的山区高速铁路

4、边坡安全性评价方法。实例验证，该方法的评价准确率较高。运用该方法，可通过输入相应安全性主控因素的量值来达到快速准确地输出边坡安全性评价等级的目的。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：矿日期：2,ol妒奠≯砂西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要在山区高速铁路运营中，边坡有时会发生失稳和危岩落石等地质灾害

5、，对高速铁路安全威胁大。因此，建立科学合理的方法对铁路沿线边坡进行安全性评价十分重要。本文以原铁道部科技发展计划项目——高陡边坡运营安全防灾监控及报警系统技术研究(2010G018-E-4)为背景，通过研究边坡失稳和危岩落石的主要影响因素，建立起基于粗糙集和支持向量机理论的山区高速铁路边坡安全性评价方法，为山区高速铁路边坡安全性评估提供科学依据，保证山区高速铁路的安全运营。本文首先总结了山区高速铁路边坡的分布数量及范围、地形地貌、地层岩性、地质构造、水文地质、不良地质和支护措施等特征，并详尽分析了边坡高度、边坡坡度、岩体分级、抗剪强度指标、坡面与主要结构面的

6、倾向关系、风化作用、水的作用、边坡级数、支护情况、岩石类型、裂隙发育情况、植被作用和已有地质灾害等因素对边坡安全性的影响机制，再有针对性地分别提出了山区高速铁路岩质边坡、土质边坡和危岩落石的安全性评价指标。其次，根据安全性评价指标，收集在建的山区高速铁路边坡工点数据。对数据离散化处理后，建立起基于粗糙集理论的决策表。利用粗糙集理论的决策表属性约简和属性重要性概念，并结合工程实际，得出了边坡安全性评价的主控因素及其权重值，避免了冗余因素对评价结果的影响，并定量地反映出各主控因素指标对边坡安全性的影响程度。在此基础上，建立起山区高速铁路岩质边坡、土质边坡和危岩落

7、石的安全性评价模型，并将各主控因素的权重值反映其中。通过支持向量机理论进行模型训练并利用实例验证，该方法能较为准确地反映出边坡安全性与主控因素间的复杂非线性映射关系。通过该方法，可根据相应的安全性主控因素量值来对边坡安全性等级作出评判，对潜在的地质灾害作出预警。最终验证了基于粗糙集和支持向量机理论的边坡安全性评价方法的可行性和实用性。关键词：边坡失稳；危岩落石；粗糙集；主控因素；权重系数；支持向量机西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractSlopeinstabilityanddangerousrockfallsometimesareoccurr

8、edintheprocessofmountainou