中国科学院岩土力学重点实验室开放研究基金(Z110601)
- 作品数：4 被引量：74H指数：4
- 相关作者：苏国韶燕柳斌宋咏春张小飞江权更多>>
- 相关机构：广西大学中国科学院武汉岩土力学研究所更多>>
- 发文基金：中国科学院岩土力学重点实验室开放研究基金广西大学科研基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：建筑科学矿业工程更多>>
- 基于案例推理的岩爆预测方法被引量：12
- 2008年
- 岩爆的发生受很多因素的影响,K-最近邻是一种简单易行且性能优秀的基于案例的机器学习推理技术.本文提出了基于K-最近邻案例推理的岩爆预测的新方法,该方法通过扫描深部开采中岩爆案例数据库,根据实例近邻性相似度函数,搜索出与预测事件在岩爆发生影响因素上最相似的多个岩爆实例,最后使用投票表决的方式推理预测新的复杂环境下岩爆发生的可能性.南非深部矿山的工程应用研究结果表明,该岩爆预测方法是科学可行的,容易实现且预测精度高,具有良好的应用前景.
- 苏国韶张小飞燕柳斌
- 关键词：岩爆采矿
- 岩体爆破效应预测的一种新方法被引量：10
- 2007年
- 高斯过程是一种最近发展起来新的机器学习技术,对处理非线性复杂问题具有很好的适应性。岩体爆破效应与其影响因素之间是复杂的非线性关系,针对传统方法的局限性,提出一种基于高斯过程的岩体爆破效应预测的新方法,建立相应的岩体爆破效应预测模型,并应用于三峡工程坝区岩体爆破振动速度、爆破损伤深度与损伤半径的预测。通过三峡现场爆破试验数据,建立训练数据集和测试数据集,采用高斯过程方法建立爆破效应与影响因素之间的各影响因素之间的非线性映射关系。研究结果表明,岩体爆破振动速度、爆破损伤深度与损伤半径的预测结果与现场试验结果比较吻合,用高斯过程方法预测岩体爆破效应是科学可行的。与神经网络方法相比,高斯过程方法具有算法参数自适应化的特点,且适用于小样本问题,预测精度高,并易于实现,具有良好的工程应用前景。
- 苏国韶宋咏春燕柳斌
- 关键词：岩石力学高斯过程爆破效应
- 高斯过程机器学习在边坡稳定性评价中的应用被引量：29
- 2009年
- 针对边坡工程是复杂的非线性系统,采用常规的理论分析和数值计算方法难以满足对边坡稳定性评价的高精度与快速性的要求,为此,提出对处理非线性复杂问题具有很好的适应性一种有概率意义的核学习机——高斯过程机器学习方法来解决边坡稳定性的合理评价问题,建立了相应的边坡稳定性预测模型。工程应用研究结果表明,采用高斯过程机器学习方法进行边坡稳定性评价是科学可行的,该方法能很好地表达边坡稳定性与各影响因素之间的非线性映射关系,能方便快捷地给出合理可靠且具有概率意义的边坡稳定状态评价结果,为实现边坡快速设计的工程实践要求提供了一条新的途径。
- 苏国韶宋咏春燕柳斌
- 关键词：岩土力学边坡稳定高斯过程
- 基坑位移时间序列预测的高斯过程方法被引量：25
- 2007年
- 应用高斯过程理论,采用机器学习的方法,针对基坑工程中常规分析方法的预测结果与实测值出入较大的问题,提出一种基于高斯过程的基坑非线性位移时间序列预测的新方法.工程实例应用结果表明,该方法科学可行,具有很强的自学习、非线性动态处理的能力,预测精度高.
- 苏国韶燕柳斌张小飞江权
- 关键词：高斯过程基坑
