›› 2010, Vol. 31 ›› Issue (8): 2587-2591.

• 岩土工程研究 • 上一篇    下一篇

围岩稳定性评价的投影寻踪权重-属性区间识别模型

徐 飞1,王 珂2,刘造保3   

  1. 1. 海南省公路勘察设计院, 海口 570206;2. 南京大学 环境学院, 南京 210093; 3.河海大学, 南京 210098
  • 收稿日期:2009-02-19 出版日期:2010-08-10 发布日期:2010-08-30
  • 作者简介:徐飞,男,1983年生,博士,主要从事岩土工程的稳定性分析与评价研究。
  • 基金资助:

    国家科技支撑计划(No. 2008BAB29801);江苏省普通高校研究生科研创新计划(No. CX09B-158Z)。

Attribute interval recognition model based on projection pursuit weight for evaluation of stability of surrounding rock

XU Fei1, WANG Ke2, LIU Zao-bao3   

  1. 1. Hainan Highway Survey and Design Institute, Haikou 570206, China; 2. School of Environment, Nanjing University, Nanjing 210093, China; 3. Hohai University, Nanjing 210098, China
  • Received:2009-02-19 Online:2010-08-10 Published:2010-08-30

摘要:

围岩的稳定性评价是一个复杂的不确定系统问题。采用粒子群算法优化投影寻踪方法,并结合属性区间识别理论,建立了围岩稳定性评价的投影寻踪权重-属性区间识别模型。选取5个围岩稳定性影响因子作为评价指标,通过构造属性测度区间函数计算单指标属性测度区间,利用基于粒子群优化的投影寻踪确定各评价指标的权重以计算综合属性测度区间,应用置信度准则和评分准则对围岩的稳定性进行属性识别。实例研究表明,该模型能有效的解决围岩稳定性评价问题,且评价结果科学可靠;评价模型采用投影寻踪确定权重,避免了权重确定中的主观性和随意性,保证了评价工作的客观性和准确性。

关键词: 围岩稳定性, 投影寻踪, 属性区间识别理论, 粒子群, 评价

Abstract:

Evaluation of the stability of surrounding rock is a complex system problem of uncertainty. A new model for evaluating stability of surrounding rock is established based on the projection pursuit(PP) optimized by the particle swarm optimization(PSO) and the attribute interval recognition model(AIRM), which is named as attribute interval recognition model based on projection pursuit weight(AIRM-PPW). Based on the analyzing of main influencing factors of surrounding rock stability, five indices are chosen as the evaluation indices. The attribute measurement interval of single index is computed through constructing the attribute measurement interval functions and the synthetic attribute measurement interval is calculated by the weight of PP. The confidence criterion and the score criterion are used to recognize the stability of surrounding rock. The result from case study indicates that the model is effective to evaluate the stability of surrounding rock with reliable conclusion. Moreover, using weight of PP, the model could avoid subjectivity and arbitrary in the process of determination of index weight, and ensure objectivity and accuracy of the evaluation.

Key words: surrounding rock stability, projection pursuit, attribute interval recognition, particle swarm optimization, evaluation

中图分类号: 

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