基于Fisher判别分析法的隧洞围岩分类
姜春露
姜振泉
孙强
1.中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州,2211162.中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州,2211163.中国矿业大学资源与地球科学学院,江苏徐州,221116
摘要：针对隧道围岩分类问题,基于Fisher判别分析理论,选用岩石质量指标、完整性指数、饱和单轴抗压强度、纵波波速、弹性抗力系数和结构面摩擦因数等6个指标作为判别因子,以30组隧洞围岩数据作为学习样本进行训练,建立相应的Fisher判别模型。利用回代估计方法对建模数据逐一进行检验,正确率达93.3%。将建立的判别模型应用于工程实例,预测结果与实际情况吻合良好,与Bayes判别法、神经网络模型判别结果一致。研究结果表明,Fisher判别分析用于围岩分类简便可行,正确率高,是解决隧洞围岩分类的一种有效方法。
关键词：隧洞围岩分类Fisher判别分析
分类号：TD313(矿山压力与支护)U451.2(隧道工程)
资助基金：国家自然科学基金(41102201)国家自然科学基金(61102117)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1665-1670 )
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