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基于Bayes判别分析方法的地下工程岩爆发生及烈度分级预测 被引量:59

Rockburst prediction of underground engineering based on Bayes discriminant analysis method
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摘要 在岩爆发生和烈度分级预测的距离判别分析模型的基础上,结合地下工程岩爆的特点和Bayes判别分析理论,提出了地下工程岩爆发生及烈度分级预测的Bayes判别分析方法。综合分析影响岩爆主要因素,选取最大切向应力σθ、岩石抗压强度σc、岩石抗拉强度σt和弹性能量指数Wet作为判别因子建立岩爆预测的Bayes判别分析模型,并利用回代估计法对误判概率进行估计。利用国内外一些重大深部地下工程实例作为学习的样本进行训练建模,经过训练后的模型回判估计的误判率为0。利用该模型对国内3处典型的隧道岩爆情况进行预测,结果与实际情况符合得很好。研究结果表明,Bayes判别模型在岩爆发生可能性及烈度分级预测中具有良好的适用性和有效性。 在岩爆发生和烈度分级预测的距离判别分析模型的基础上,结合地下工程岩爆的特点和Bayes判别分析理论,提出了地下工程岩爆发生及烈度分级预测的Bayes判别分析方法。综合分析影响岩爆主要因素,选取最大切向应力σθ、岩石抗压强度σc、岩石抗拉强度σt和弹性能量指数Wet作为判别因子建立岩爆预测的Bayes判别分析模型,并利用回代估计法对误判概率进行估计。利用国内外一些重大深部地下工程实例作为学习的样本进行训练建模,经过训练后的模型回判估计的误判率为0。利用该模型对国内3处典型的隧道岩爆情况进行预测,结果与实际情况符合得很好。研究结果表明,Bayes判别模型在岩爆发生可能性及烈度分级预测中具有良好的适用性和有效性。
出处 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期370-377,387,共9页 Rock and Soil Mechanics
基金 国家重点基础研究发展计划项目资助(No.2010CB732004) 国家自然科学基金资助项目(No.10872218 50934006) 中南大学优秀博士学位论文扶植资助项目(No.2008yb001) <科技导报>"博士生创新研究资助计划"(No.kjdb20090102―3)
关键词 地下工程 岩爆 Bayes判别 距离判别 隧道 矿山 underground engineering rockburst Bayes discriminant analysis distance discriminant analysis tunnel mine
  • 相关文献

参考文献27

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共引文献2621

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