坝肩岩体质量LDA-KNN分类模型

摘要

工程岩体质量分级评价对工程的安全、设计、经济效益等有重要影响。针对当前岩级划分方法中存在不确定性，人为因素干扰和忽视了传统定性分级中对岩体质量评价的重要性等问题，本文通过在工程实际中搜集样本建立数据库，从工程的实际需求出发，选择岩体完整性系数(K_v)、结构面间距(D)、岩石质量指标(RQD)等合适的评价指标，通过引入LDA(Linear Discriminant Analysis)降维方法和K近邻分析(K-Nearest-Neighbor, KNN)相结合的多分类模型，实现了岩体的非线性分级预测。通过定性定量相结合实现了岩体多因素，多指标的综合分级，并解决了多指标判断时信息冗余，复杂程度高的问题。与其他判别方案相比较，模型得出的结果准确率高，符合工程实际，减少了人为因素的影响，体现出较强的预测判别能力。该研究为水电站大坝坝肩处的平硐岩体质量划分提出了一种可行的预测方案。

关键词

岩体结构 / 岩体质量分级 / 线性降维 / K近邻算法 / 分类模型