基于PCA法和Bayes判别分析法的边坡稳定性分析
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- 论文作者：尹进
- 年：2016
- 作者机构：中土集团福州勘察设计研究院有限公司;
- 论文关键词：边坡稳定性PCA(非线性主成份分析) ; Bayes判别分析 ; 检验
- 会议召开时间：2016-09-21
- 会议录名称：中国铁道学会铁道工程分会工程地质与路基专业委员会第25届年会暨学术交流会论文集
- 语种：中文
- 分类号：TU43
- 学会代码：ZGTD
- 会议名称：中国铁道学会铁道工程分会工程地质与路基专业委员会第25届年会暨学术交流会
- 会议地点：中国江苏徐州
- 主办单位：中国铁道学会铁道工程分会工程地质与路基专业委员会
- 学会名称：中国铁道学会
- 页数：5
- 文件大小：257k
- 原文格式：O
- 会议级别：全国
摘要
在工程实践中,边坡稳定性的分析是一个很复杂的问题根据PCA和Bayes判别分析理沦并结合工程实际,选取边坡岩体的摩擦角、重度黏聚力、边坡高度、边坡角及孔隙压力比6种指际作为边坡隐定性分析的判别因子,建立边坡稳电性分析的非线性主成分和Bayes判别分析模型,以29组边坡的实测数据作为训练样本,10组数据为待判样本,对建立的模型进行判别,同时与支持向量机方法分析的结果进行比较。研究表明:利用PCA和Bayes判别分析建立的模型,其判别能力良好,并与支持向量机方法有较好的一致性,且判别精度高,能够有效地消除判别因子之间的相互影响,是一种有效地、准确地边坡稳定性分析方法。
引文
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