基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类分析.pdf

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1、JournalofEngineeringGeology工程地质学报1004—9665／20l2／20(4)·0591—08基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类分析术宋金龙黄润秋裴向军(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610059)摘要结构面产状分析是进行岩体力学分析及稳定性评价的基础，玫瑰花图、等密度图等传统的图形分析方法较为粗糙，无法对产状数据进行准确分析，采用模糊聚类方法则可以得到较为准确的优势产状，但需要事先指定分组数及初始聚心，且模糊聚类算法为局部寻优算法，初始划分对最终的数据分析结果影响较大。为了得到较为客观

2、的分组结果及优势产状，同时能够针对大量结构面产状数据进行聚类分析，提出了基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类算法。采用粒子群算法进行模糊C均值聚类算法初始聚心的求解，在计算过程中可同时确定最佳分组数，避免了人为指定的主观性，克服了模糊C均值聚类算法易陷入局部极小值和对初始划分敏感的不足。最后，通过工程实例中不同方法的聚类效果对比分析该算法的有效性，并将该方法应用于实测结构面产状数据的分析，得到较为符合实际的优势结构面分组。关键词岩体结构面模糊C均值聚类粒子群算法中图分类号：TU45文献标识码：APARTICLESWARMoPTIMIZATIo

3、NALGoRITHMBASEDFUZZYC．MEANSCLUSTERANALYSISFORDISCONTINUITIESoCCURRENCEINRoCKMASSSONGJinlongHUANGRunqiuPEIXiangjun(StateKeyLaboratoryofGeologicalHazardPreventionandGeologicalEnvironmentProtection，ChengduUniversityofTechnology，Chengdu610059)AbstractTheanalysisofoccurrenceofdiscon

4、tinuitiesisabasicworkforfurtherstudyonmechanica1analysisandstabilityofrockmass．TraditionalanalysisoftheplotmethodiSinsufficientandinadequate．Andtheyareunabletoanalyzeoccurrencedataofdiscontinuitiesaccurately．Althoughthefuzzyclustermethodcanachieveaccuratedominantoccurrences，the

5、initialclustercentroidsmustbegiveninadvance．Andthemethodusesalocaloptimizedalgorithm．Differentchoicesofinitialguessesofclustercentroidscanleadtodifferentpartitionsofthesamedata．Inordertoobtainobjectiveresultsofclassificationandthedominantoccurence，afuzzyC-meansclusteranalysisme

6、thodbasedontheParticleSwarmOptimization(PSO)algorithmisproposed．ThishybridmethodusesthePSOalgorithmtosolvetheproblem．Soitcanavoidthesubjectivityoftheinitialclustercentroidsspecifiedmanually，overcomethedefectsofthefuzzyC—meansalgorithmsuchasthelocaloptimaandsensitivityto收稿日期：201

7、1—10—25；收到修改稿日期：2012—02—26．基金项目：国家自然科学基金(40972195)，地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室自由探索基金(SKLGP2009ZOO9)第一作者简介：宋金龙，主要从事岩体稳定及环境地质工程方面的研究．Email：boris_song@163．tomJournalofEngineeringGeology工程地质学报2012initialization，andanalysetheoccurrencedataefficiently，eveniftherearealargenumberofdiscontinui

8、ties．Meanwhile，theoptimalclusternumbercanbedetermineda