岭回归-马氏距离在隧道围岩分类预测中的应用
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更新于2024-08-12
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"基于岭回归-马氏距离的隧道围岩分类预测方法的研究 (2014年),通过岭回归分析确定评价指标的权重,并利用马氏距离构建判别模型,适用于隧道工程围岩分类预测。"
这篇论文深入探讨了一种创新的隧道围岩分类预测方法,即基于岭回归和马氏距离的判别模型。首先,它介绍了岭回归的基本概念,这是一种统计分析方法,通过在原始线性回归模型中引入正则化参数,以解决过拟合问题并提高模型的泛化能力。岭回归在处理具有高度多重共线性的数据集时尤其有效,可以为每个输入特征分配适当的权重系数。
论文接着提到了马氏距离,它是度量两个样本点之间差异的一种距离度量,考虑了变量之间的协方差,因此在非高斯分布或相关变量的情况下比欧氏距离更为适用。在围岩分类中,马氏距离可以帮助量化不同地质参数之间的关系,以判断它们对围岩稳定性的影响。
研究中选择了六个关键的岩石质量指标作为评价围岩稳定性的参数,包括岩石质量指标RQD、完整性系数Kv、单轴饱和抗压强度Rw、纵波波速Vp、弹性抗力系数Ko和结构面摩擦系数f。通过岭回归分析,这些指标被赋予了相应的权重系数,权重较小的指标被排除,保留了Rw、Ko和f三个关键指标来构建马氏距离判别模型。
论文通过广东省的一个实际隧道工程案例,验证了这种方法的预测效果,结果表明,岭回归-马氏距离判别法能够准确地预测围岩类别,与实际观测结果相符。此外,该模型还应用于东深供水改造工程的隧洞围岩分类预测,预测结果与《水工隧洞设计规范》的分类一致,进一步证实了该方法的有效性和实用性。
这项研究对隧道工程领域具有重要意义,因为它提供了一个新的、更精确的围岩分类工具,特别是在处理复杂地质条件时。同时,这种方法也为未来的研究提供了新的思路,例如可能与其他数据分析技术(如人工神经网络、层次分析法、模糊数学和灰色系统)相结合,以提升预测的精度和可靠性。
2021-09-24 上传
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