多元回归分析在安徽省广德县区域边坡稳定性分析中的应用

本文利用多元线性回归分析的基本原理对安徽省广德县30个滑坡稳定性进行分析得出影响边坡稳定性的最主要的驱动因素和该区的多元线性回归分析模型,结果表明得出的回归方程回归效果显著。所以可以运用该模型进行滑坡稳定性预测和控制,为广德县农业、工业规划和政府决策提供智力支持。

基于模糊综合评判的广德地区滑坡危险度区划研究

根据广德县的实际情况,选取5项主要因素为评判指标并将其量化结合在单一准则下计算出各因素的权重,运用模糊综合评判的基本原理对研究区滑坡危险度进行区划,得到高危险度区、中危险度区以及低危险度区三个危险度等次,三区的面积分别约为385.4km2、621.3km2、1158.3km2;得到95%的置信区间分别为(11.82%,23.78%)、(21.62%,35.78%)、(45.7%,61.3%),并对三个危险度区的滑坡灾害特点分别进行了概述。

基坑开挖与支护FLAC数值模拟计算及分析

介绍了FLAC-2D,根据基坑工程具体实例,采用FLAC-2D对基坑开挖及其支护结构状态进行计算和分析;并模拟了在未进行支护条件下的基坑开挖,得出了基坑土体在支护和未支护条件下,土体的应力状态、位移等值线图、位移矢量图、最终沉降量和结构受力。计算结果也证明了支护结构设计的合理性,对工程设计及施工分别起到了验证和预测的作用。

基于二次非线性模型的基坑变形预测研究

本文基坑变形预测共包含了两个过程,即一次非线性预测和二次非线性预测。其中,一次非线性预测是利用多种回归模型对基坑的变形进行回归预测,探讨不同回归模型的预测效果,并选取较优的回归结果进行组合预测;二次非线性预测是利用混沌RBF神经网络对组合预测的搜索误差序列进行二次预测,进一步减少预测误差,提高预测精度。结果表明:本文的预测精度较高,该方法在基坑变形预测中具有较高的有效性和可行性。

西宁市南川东路滑坡地质灾害发育特征研究

南川东路滑坡是西宁市典型地质灾害隐患点之一,近十年来屡次发生灾害险情,具有一定的代表性和研究意义。以该滑坡作为研究对象,通过地质分析,厘清其赋存的地质背景,基于工程地质岩组分析,以其孕育的H1单体滑坡为例,对灾害发育特征和成灾机制进行研究,为后续的防灾措施制订提供依据。

基于回归分析和小波变换的边坡变形组合预测研究

为有效地判断边坡变形的发展趋势,基于边坡变形的现场数据,首先利用回归分析和小波变换分解边坡变形数据的趋势项和误差项,并选取若干最优的分解数据进行组合确定边坡变形数据的趋势项和误差项,再利用BP和RBF神经网络对趋势项和误差项序列进行预测,得到单项预测的结果,最后研究分析了定权组合预测和非定权组合预测的效果。结果表明:在趋势项和误差项的分离过程中,不同分离方法的分离结果具有一定的差异,以6次多项式回归、5次及7次傅里叶回归和sym2小波变换的结果较好;同时,在单项预测中,分项预测的效果要优于传统的单项预测,验证了分项预测的有效性,并由组合预测的结果可知,2种组合预测的效果均较好,均很大程度上提高了预测精度,且非定权组合的预测精度要优于定权组合预测的精度。上述研究为边坡的变形预测提供一种新的思路。

基于趋势项分离的隧道变形组合预测研究

以小波变换分离隧道变形数据的趋势项和误差项,采用回归模型对趋势项进行单项预测,并进一步对其进行组合预测;同时,利用BP神经网络对误差项及原始数据项进行预测,最后对比本文组合预测与传统BP神经网络的预测结果。结果表明:sym5小波函数对本文监测数据的分离效果最好,而非线性组合预测的精度要优于线性组合预测的精度,且综合对比本文组合预测和BP神经网络的结果,得出本文的组合预测很大程度上提高了预测精度,为隧道的变形预测提供了一种新的思路。

某公路隧道进口滑坡治理措施研究

通过分析某公路隧道进口滑坡的地质环境及其成因机理,计算了该滑坡的稳定性,并建立了有限元模型,对滑坡治理措施进行了数值模拟,研究结果表明,采用门式抗滑桩等结构措施治理该滑坡技术可行,对类似工程治理具有一定参考意义。