【摘 要】
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针对目前岩体结构面粗糙度系数(JRC)定量评价模型构建困难且预测精度较低的问题,搜集包括10条Barton标准剖面线在内的112条岩体结构面JRC,统计各剖面线的8种形态参数.采用主
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(42007267,41977244),国家重点研发计划资助项目(2017YFC1501301).
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针对目前岩体结构面粗糙度系数(JRC)定量评价模型构建困难且预测精度较低的问题,搜集包括10条Barton标准剖面线在内的112条岩体结构面JRC,统计各剖面线的8种形态参数.采用主成分分析降维处理形态参数,共得到5个主成分.以前102组剖面线参数作为训练样本,采用Boosting-决策树C5.0算法构建模型,以10条Barton标准剖面线验证模型精度.对比决策树C5.0模型、CHAID决策树模型、支持向量机(SVM)模型、类神经网络模型,分析各模型预测效果.结果表明,Boosting-决策树C5.0模型
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