【摘要】：以金沙江某水電站工程實(shí)例,應(yīng)用交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)模型建立巖體質(zhì)量分級(jí)模型,選取巖石單軸抗壓強(qiáng)度(Rc)、巖石質(zhì)量指標(biāo)(RQD)、巖體風(fēng)化程度、節(jié)理組數(shù)(Jn)、節(jié)理粗糙系數(shù)(Jr)、節(jié)理蝕變系數(shù)(Ja)、地下水狀態(tài)7個(gè)參數(shù)作為輸入?yún)?shù)構(gòu)建立分類模型,對(duì)壩區(qū)復(fù)雜的巖體結(jié)構(gòu)進(jìn)行質(zhì)量分級(jí)。通過與RMR(巖體地質(zhì)力學(xué)分類)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法對(duì)比,表明:支持向量機(jī)具有高非線性映射能力,對(duì)巖體分類識(shí)別能力極強(qiáng),具有較好的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性,能夠滿足實(shí)際的工程需要。
[Abstract]:Taking an example of a hydropower station in Jinshajiang River, a rock mass classification model was established by means of cross-validation and grid search optimization support vector machine (SVM) model. The rock quality index (RQD), of uniaxial compressive strength of rock was selected to select (Rc), rock quality index. The classification model of rock mass weathering degree, (Jn), joint roughness coefficient (Jr), joint alteration coefficient (Ja), groundwater state as input parameters is established, and the complex rock mass structure in dam area is classified. By comparing with RMR (geomechanical classification of rock mass) and BP neural network classification, it is shown that SVM has high nonlinear mapping ability, strong classification and recognition ability for rock mass, and has better accuracy and stability. Able to meet the actual engineering needs.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;成都理工大學(xué)環(huán)境與土木工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41272333)
【分類號(hào)】：TV223;TP18

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本文編號(hào)：2437659