基于粗糙集理論數(shù)據(jù)挖掘方法在邊坡安全評(píng)價(jià)中的應(yīng)用.pdf

1、粗集理論(Rough Set)作為智能信息處理技術(shù)的一個(gè)新成果，是由波蘭科學(xué)家Z.Pawlak教授提出來(lái)的對(duì)不完整數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、推理、學(xué)習(xí)、發(fā)現(xiàn)的新方法。根據(jù)粗集理論的方法，數(shù)據(jù)挖掘就是給定知識(shí)表達(dá)系統(tǒng)的條件屬性和結(jié)果(決策)屬性，求出所有符合該知識(shí)的最小決策算法。 數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中，人們事先并不知道，但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。但眾所周知，基于人工方法獲取

2、專家經(jīng)驗(yàn)的專家系統(tǒng)，其知識(shí)獲取是個(gè)“瓶頸”問(wèn)題，而對(duì)于象邊坡工程這樣復(fù)雜的系統(tǒng)，其知識(shí)獲取將更是一件不容易的事；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)雖然其網(wǎng)絡(luò)模型很多，但大多都有一定的適應(yīng)范圍和局限性。因此，針對(duì)邊坡安全性評(píng)價(jià)這類復(fù)雜問(wèn)題，需要多種方法和途徑的互補(bǔ)，才能達(dá)到預(yù)期的目的。 本文就人工邊坡和自然邊坡中的災(zāi)害性滑坡，結(jié)合邊坡數(shù)據(jù)庫(kù)中大量邊坡災(zāi)害的歷史數(shù)據(jù)，采用基于粗糙集理論的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及分析方法，綜合挖掘出邊坡發(fā)生災(zāi)害性活動(dòng)的內(nèi)在規(guī)律，使得

3、大量寶貴的歷史數(shù)據(jù)在進(jìn)行現(xiàn)階段以及將來(lái)的工程分析中得以最充分的利用。這樣不僅解決了“將分散的信息變成集中的信息，使孤立的信息變成相互聯(lián)系的信息，使無(wú)價(jià)值的數(shù)據(jù)變成有價(jià)值的信息”等技術(shù)難題；同時(shí)也使得邊坡安全的綜合評(píng)價(jià)工作能結(jié)合歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)，故結(jié)果更加符合工程實(shí)際。 本文在數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的基礎(chǔ)上建立了邊坡安全的風(fēng)險(xiǎn)分析模型，通過(guò)定性和定量分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)邊坡風(fēng)險(xiǎn)本身的自然特性、災(zāi)害后果、不確定因素的類型以及它們對(duì)決策過(guò)程的影響進(jìn)行