边坡稳定性预测的Fisher判别分析模型.pdf

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1、第62卷第2期有色金属(矿山部分)2010年3月边坡稳定性预测的Fisher判别分析模型白云飞，江露英(西北矿冶研究院，甘肃白银730900)摘要：将Fisher判别分析法应用于边坡稳定性预测问题中，建立了边坡稳定性预测的Fisher判别分析模型，选取岩石重度、粘聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力6项指标作为Fisher判别分析模型的判别因子，以边坡工程实测数据作为学习样本进行训练，建立相应的判别函数对待判样本进行分类。研究结果表明Fisher判别分析模型分类性能良好，预测精度高，回判估计的误判率很低，是边坡稳定性预测的一种有效方法，可以在实际工程中进

2、行推广。关键词：边坡稳定性；Fisher判别模型；预测中图分类号：TD824．7文献标识码：A文章编号：1671—4172(2010)02—0049—04Fisher’SDiscriminantAnalysisModelforForecastingStabilityofSlopeBAIYunfei，JIANGLuying(NoahwestResearchInstituteofMiningandMetallurgy，Baiyin730900，Gansu，China)Abstract：Basedondiscriminantanalysismethodmathemat

3、icaltheory，theFisherdiscriminantanalysismodelforfore—castingstabilityofslopeisestablishedinthispaper，includingsixindexesreflectingthesituationofslopestability：gravityofrock，cohesion，internalfrictionangle，slopeangle，highslopeandcore-waterpressure．Discriminantfunctionsareob—tainedthrou

4、ghtrainingalargesetofexpansivesamples．TheresuhsshowthattheforecastingmodelofFisherdiscriminantanalysisexcellentperformance，highpredictionaccuracyandCanbeusedinpracticalengineering．Keywords：slopestability；Fisherdiscriminantmodel；forecasting了边坡岩体和边坡工程本身的不确定性，但在对边O引言坡稳定性评价时没有将定性与定量分析结合起

5、来，边坡失稳不仅产生重大经济损失，而且多涉及存在理论上不完善的问题，这就限制了其在工程中人民生命财产的安全，故边坡稳定性预测是边坡研的应用。目前应用较为广泛的是人工神经网究中最迫切的内容之一，具有重要的社会和经济价络¨理论，但基于人工方法获取专家经验的专家值。就目前而言，边坡稳定性的评价与预测的方法系统其知识获取是个“瓶颈”，神经网络系统虽然其可归结为两类：即确定性方法和不确定性方法，确定网络模型很多，但大都有一定的适用范围和局限性性方法主要包括极限平衡分析法J、数值方不能很好地控制训练后的网络推广，且有时不能达法J、块体理论法等，然而由于岩土工程自然特得全局最

6、优。性的复杂性和力学参数的不确定性，此类方法在计判别分析法是根据观测到的样本的若干数量特算边坡稳定性时，对影响边坡稳定性的因素进行大征对新获得的样本进行归类、识别，判断个体所属群量的近似和简化，这样就导致理论计算的结果在某体的一种多元统计分析方法。它产生于本世纪30些情况下和实际情况相差较远。近年来出现了许多年代，近年来，在许多现代自然科学的各个分支和技不确定性理论分析方法，主要有可靠性理论⋯、模术部门得到广泛应用¨，尽管如此，判别分析法在边坡稳定性预测中的应用还未见文献报道。本文糊数学理论I9]、灰色系统理论“】、可拓聚内预从一个新的角度出发，在前人研究的基础

7、上将数学测¨等。以上不确定性方法虽然不同程度地考虑上的Fisher判别分析法引入到边坡稳定性预测中。作者简介：白云飞(1982一)，男，硕士研究生，主要从事采矿工程设并与影响边坡工程稳定性的因素相结合，建立了计与岩土工程稳定性方面的工作。Fisher判别分析模型，利用该模型对具体边坡进行有色金属(矿山部分)第62卷预测，分析计算与实际边坡状态进行比较，结果表明出方程组：Fisher判别分析模型预测准确度高，判别性能良好，SIlCl+S12C2+⋯+SipcDd可以为边坡稳定性预测提供一条新的思路。$21C1+$22C2+⋯+cP(5)1lFisher判别分析预测

8、模型SplC1+Sp2C