基于支持向量机的边坡随机模糊可靠度分析

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边坡稳定性分析是岩土工程中的重要研究课题,而可靠度是其评价的一个重要指标。边坡工程中有大量随机性和模糊性,现有的边坡可靠度分析方法大多只考虑了其中一种。也有少数分析方法同时考虑了两种不确定性,但其计算量大,原理较复杂,难以用于实际工程中。因此,研究一种简单易行,且精度较高的边坡随机模糊可靠度分析方法具有重要的实际意义。本文结合模糊数学相关方法和随机场离散方法,引入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法对边坡进行随机模糊可靠度分析。首先,建立基于SVM的边坡安全系数预测模型,对边坡安全系数进行拟合和分类,再结合蒙特卡罗法提出了基于SVM的边坡可靠度分析方法。其次,结合模糊截集理论,考虑岩土参数模糊性,提出了基于SVM的模糊可靠度分析方法。最后,结合随机场模型,同时考虑边坡随机不确定性和模糊不确定性,提出了基于SVM的边坡随机模糊可靠度分析方法,并进行了参数敏感性分析。结合实例得出以下结论:1.基于SVM分析的边坡安全系数具有较高的准确性,而基于SVM的边坡可靠度分析方法对训练样本的完备性和代表性不高,减小了计算量,且其结果主要取决于抽取样本的数目及分布,具有较高的精度。2.基于SVM的边坡模糊可靠度分析结果与取值区间有关,且通过增加截集水平个数可提高其计算精度。模糊不确定性对可靠度分析结果影响较大,若忽略将使计算结果偏于保守,3.基于SVM的边坡随机模糊可靠度分析方法同时考虑了两种不确定性的影响,能更加全面的进行边坡可靠度分析。4.边坡随机模糊可靠度与内摩擦角和黏聚力间互相关性负相关,与参数值正相关;当参数变异性较大时可靠度与变异性负相关,当变异性较小时正相关。
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