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时间:2019-03-21
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1、北京交通大学硕士学位论文反倾岩质边坡稳定性分析姓名:亓龙亮申请学位级别:硕士专业:岩土工程指导教师:乔春生20050301摘要随着我国交通事业的迅速发展,高速公路、铁路等工程项
2、=!{
3、的建设形成了一定数量的反倾岩质边坡工程,这些边坡的稳定性评价对于保证_丁程安全十分重要。在综合分析影响反倾岩质边坡稳定性的各种因素基础上,本文采用正交试验设计方法构造若于组数值试验方案。通过正交设计方案进行二维数值模拟,得到各因素对边坡稳定安全系数的影响程度。在不考虑各因素之间相互作用的情况下,本文利用数值试验的结果作为支持向量机网络的训
4、练样本、测试样本和检验样本,建立了基于支持向量机算法的反倾岩质边坡稳定性分析的智能预测模型。将智能模型预测的结果与数值计算出的结果相比较,用以评价预测结果的准确性。同时,论文以高速公路开挖形成的反倾岩质边坡为例探讨了上述智能预测模型的可行性和应用效果,结果表明本文建立的基于支持向量机算法的反倾岩质边坡稳定性预测模型为此类边坡的稳定性分析提供了一个简便而实用的分析工具。关键词:反倾岩质边坡、数值模拟、因素分析、支持向量机、智能预测ABSTRACTWiththerapiddevelopmentoftrafficinourco
5、untry,theconstructionofengineeringprojects,suchashighwayandrailway,resultinalotofanti-diprockslope.Theevaluationofrockslopestabilityisveryimportantforsafetyduringconstructing.Onthebasisofanalyzingvariouskindsoffactorthataffectsthestabilityofanti-diprockslope,this
6、paperusesorthogonalexperimentaldesigntoformseveralgroupsoftestprojects.Carryingonthreedimensionnumericalsimulationbytheorthogonalexperimentaldesign,theauthorpointsoutthattheinfluencedegreeofdifferentfactorsisdifferentinstabilityofslopeandquantifythem.Incaseofnotc
7、onsideringreactionbetweeneveryfactor,Thispaperregardsresultsfromnumericaltestsastrainingsample,testsamplesandexaminingsamplesfortrainingsupportvectormachinesnetworksinordertobuildupintelligentforecastmodelofanti—diprockslopeonthebasisofsupportvectormachines(SVM).
8、Theresultofcalculatingoutwithnumbersimulationandforecastingwithintelligentforecastmodelforecastwascomparedtoappraisetheaccuracyofpredictingtheresult.Inaddition,thispaperstudiestheeffectofintelligentforecastbytheanti—diprockslope,whichindicatetheforecastmodelofsta
9、bilityforanti-diprockslopebasingonsupportvectormachines(SVM)provideasimpleandusefultoolforthiskindsofslope.Keywords:anti—diprockslopenumericalsimulationfactoranalysissupportvectormachines(SVM)intelligentforecastjE基塞堕厶堂壅±坐世熊塞釜童缝迨第一章绪论§1.1研究背景随着我国现代化建设事业的迅速发展,各类高层建
10、筑、水利水电设施、矿山、港口、高速公路、铁路和能源工程等大量工程项目丌1二建设。在这些工程的建设过程或建成后的运营期内,不可避免地形成了大量的边坡工程。而且,随着工程规模的加大、加深及场地的限制,经常需在复杂地质环境条件下,人为开挖各种各样的高陡边坡。所有这些边坡上程的稳定状态,事关工程建设的成败与安全,会对整个工程
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