水电岩质边坡稳定性预测的支持向量机方法

CORC > 成都山地灾害与环境研究所 > 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 > 山地灾害与地表过程重点实验室

	水电岩质边坡稳定性预测的支持向量机方法
	李秀珍; 孔纪名
	2011
会议名称	第十二届全国岩石动力学学术会议
会议日期	2011
会议地点	北京
关键词	水电岩质边坡稳定性预测支持向量机
中文摘要	以我国水电工程区典型岩质边坡为例,选择边坡岩体质量系数、结构面方位系数、结构面类型修正系数、坡高系数及施工方法修正系数6 个边坡稳定性复合指标作为评价因子,建立了水电岩质边坡稳定性预测的支持向量机方法,并将其与传统统计判别方法(如距离判别方法和Bayes 判别方法)进行了比较。分析结果表明,支持向量机方法的预测精度较高,且高于传统数理统计判别方法的预测精度。
英文摘要	Took 24 typical rock slopes in hydropower engineering regions in China as examples,to build support vector machine(SVM) model for slope stability prediction based on the classification theory of SVM.The 5 combined indexes,i.e,slope rock mass quality coefficient,orientation coefficient of structural plane,modified coefficient of structural plane types,slope height coefficient and modified coefficient of construction methods,were used as the prediction factors.The analysis results show that the prediction accuracy of the SVM method is more higher than the traditional statistical method,such as distance discriminate method and Bayes discriminate method.
收录类别	EI ; CSCD
合作状况	国内
会议录	第十二届全国岩石动力学学术会议暨国际岩石动力学专题研讨会资料之一
学科主题	岩土力学
语种	中文
内容类型	会议论文
源URL	[http://192.168.143.20:8080/handle/131551/3828]
专题	成都山地灾害与环境研究所_山地灾害与地表过程重点实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	李秀珍,孔纪名. 水电岩质边坡稳定性预测的支持向量机方法[C]. 见:第十二届全国岩石动力学学术会议. 北京. 2011.