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王佳信周宗红赵婷余洋先龙刚李春阳 《岩土力学》2016,(S2):649-657
工程围岩是一种高度非线性的复杂动态系统,其影响因素众多,单一的评价指标已不能准确描述围岩分类情况。目前,综合考虑多种指标评价围岩分类的方法很多,但围岩评价指标之间或多或少存在一定的相关性,其评价指标中存在一些服从非高斯分布的指标,无法满足概率神经网络(PNN)样本层中采用高斯分布作径向基函数的要求,因此,提出一种对称Alpha稳定分布(SaS)。SaS有更广泛的数学表达,其径向对称特性还可充当PNN样本层中高斯分布。在SaS的基础上,建立广州抽水蓄能电站二期工程围岩分类评价的SaS-PNN模型。预测结果表明,SaS-PNN模型具有良好的预测效果,其误判率为为4.55%。可为地下工程围岩分类评价提供一种新思路。 相似文献
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边坡稳定性分析是一个复杂的系统工程问题,其评价直接影响边坡工程的安全性与经济性。为了实现对边坡稳定性的快速、高效和准确评价,需要考虑边坡稳定性多种评价指标,但指标间或多或少存在一定的相关性,从而导致参量信息重叠。文章提出一种因子分析方法对边坡稳定性相关指标数据进行降维处理,提取3个综合指标对边坡稳定性进行总体评价。因子分析后的指标彼此独立,能够满足概率神经网络（PNN）样本层中采用高斯函数作径向基函数的要求。在因子分析的基础上,建立边坡稳定性评价的PNN模型,将其应用于39个典型的边坡稳定性评价。预测结果表明:5种不同的训练和测试样本个数下PNN模型仍具有良好的预测效果,其正判率分别为100%、94.87%、94.87%、84.62%和84.62%,说明因子分析与PNN模型结合可为岩土工程中边坡稳定性评价提供了一种很好的思路。 相似文献
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工程围岩是一种高度非线性的复杂动态系统,其影响因素众多,单一的评价指标已不能准确描述围岩分类情况。目前,综合考虑多种指标评价围岩分类的方法很多,但围岩评价指标之间或多或少存在一定的相关性,其评价指标中存在一些服从非高斯分布的指标,无法满足概率神经网络（PNN）样本层中采用高斯分布作径向基函数的要求,因此,提出一种对称Alpha稳定分布（SaS）。SaS有更广泛的数学表达,其径向对称特性还可充当PNN样本层中高斯分布。在SaS的基础上,建立广州抽水蓄能电站二期工程围岩分类评价的SaS-PNN模型。预测结果表明,SaS-PNN模型具有良好的预测效果,其误判率为为4.55％。可为地下工程围岩分类评价提供一种新思路。 相似文献
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超细尾砂已成为充填材料的主要来源。为了便于充填料浆配合比设计与强度预测,基于超细料浆微观结构,提出用固体填充率表征充填料浆结构密实程度。选用某矿山超细尾砂进行了63组配合比强度试验。研究结果表明：固体填充率和水灰比与充填体无侧限强度分别呈指数函数和负幂函数关系。采用Pearson理论对试验样本进行相关性分析,结果表明：固体填充率与水灰比相互独立。在此基础上,建立了超细尾砂胶结充填体双变量强度计算模型,模型计算值与试验值的误差在7%以内。进行了超细尾砂胶结体强度随养护时间增长的试验,基于试验数据拟合规律,提出了强度龄期数学模型,建立了三变量强度计算公式。模型能准确预测矿山充填体强度,且能有效指导矿山充填料浆设计。 相似文献
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