基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的黃土濕陷性研究.pdf

1、濕陷性是黃土的重要特性之一,一直是黃土工程研究的難題.本文通過黃土濕陷性試驗和收集大量黃土工程數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對黃土濕陷性影響因素和濕陷性分類與預(yù)測問題進(jìn)行了深入研究,取得了如下研究成果: (1)提出了用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究黃土濕陷性的新思路,初步建立了以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究黃土濕陷性的方法體系,豐富了黃土濕陷性研究的理論,為黃土濕陷性的研究提供了一種新的技術(shù).進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘中的主成分分析法、CART決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及最小二乘

2、支持向量機(jī)、粒子群優(yōu)化等技術(shù)研究,對BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn),提出了基于(CART算法中)基尼系數(shù)的特征選擇算法及相關(guān)性挖掘算法,提出了特征選擇算法中減少精度檢驗頻次的折半算法；提出了用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)選最小二乘支持向量機(jī)中的參數(shù)的方法.在此基礎(chǔ)上研發(fā)了黃土濕陷性數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),該系統(tǒng)可與巖土工程應(yīng)用軟件集成,可進(jìn)行特征提取與選擇、相關(guān)性挖掘、分類與預(yù)測挖掘,系統(tǒng)具有對數(shù)據(jù)庫的維護(hù)、管理等功能,可實現(xiàn)對預(yù)測因子及挖掘結(jié)果即知識的管理.

3、 (2)用特征選擇技術(shù)進(jìn)行了視電阻率、波速、導(dǎo)熱系數(shù)、比熱容等指標(biāo)對濕陷性影響程度的定量分析,結(jié)果表明,視電阻率與波速是影響濕陷性的主要因素,與反映土的應(yīng)力狀態(tài)的濕陷性土層埋深結(jié)合可作為測定濕陷性的預(yù)測變量.通過本文建立的粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)模型驗證,表明預(yù)測變量的選擇正確,用視電阻率、波速及土層埋深預(yù)測濕陷性的方法可行. (3)通過黃土濕陷性與其擊實特性試驗數(shù)據(jù)分析,提出了擊實率的概念和利用擾動黃土的變形特性評價

4、黃土濕陷性的新思路.試驗數(shù)據(jù)的相關(guān)性挖掘結(jié)果表明,擊實率與濕陷性有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,與濕陷系數(shù)為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,擊實過程中土的含水率越接近最優(yōu)含水率,這種相關(guān)性越強(qiáng):運(yùn)用土的結(jié)構(gòu)性理論對相關(guān)性挖掘結(jié)果進(jìn)行了機(jī)理分析. (4)以常規(guī)物理力學(xué)指標(biāo)如含水率、干密度、液限、塑限、壓縮系數(shù)等為基礎(chǔ),用主成分分析法進(jìn)行了數(shù)據(jù)壓縮,剔除其冗余信息,選取經(jīng)數(shù)據(jù)壓縮后的變量為預(yù)測變量進(jìn)行濕陷性的分類與預(yù)測挖掘,挖掘出了黃土濕陷性與非濕陷性、自重濕陷