數據挖掘技術在高速公路高邊坡穩(wěn)定性分析中的應用.pdf

1、滑坡是重大地質災害之一。有關資料表明：我國已發(fā)現新老滑坡近30萬處，其中災害性滑坡1.5萬處，每年因滑坡災害造成的經濟損失在10億元以上。因滑坡受災或受威脅的，遍及全國20個省、自治區(qū)的300多個縣(市)?；碌陌l(fā)生不僅給國家的經濟建設造成了重大的損失，還給人民的生命財產安全帶來嚴重的威脅，因此，開展高邊坡穩(wěn)定性研究與預測，不僅具有重要的理論意義，而且具有重要的實際價值。 最近二十年來，高速公路等大型工程的建設中，伴隨著人類活動

2、的開展，滑坡發(fā)生的頻度顯著增加，而工程建設中積累的豐富海量數據為滑坡的穩(wěn)定性分析與預測研究提供了必要的基礎。因而，基于海量數據，利用數據庫中新發(fā)展起來的數據挖掘技術開展高邊坡穩(wěn)定性研究成為一個值得探索的新途徑。因此，本文圍繞“數據挖掘技術在高速公路高邊坡穩(wěn)定性分析中的應用”問題，結合廣東某山區(qū)高速公路的典型高邊坡問題，通過數據挖掘中的決策樹技術、聚類分析技術以及回歸技術等，對高邊坡的穩(wěn)定性進行了分析，旨在探討數據挖掘技術在高邊坡穩(wěn)定分析

3、中的應用特點，探索邊坡穩(wěn)定分析的新途徑。論文主要工作包括： (1)在系統(tǒng)總結國內外數據挖掘技術研究與應用現狀的基礎上，提出利用數據挖掘中的決策樹技術、聚類分析技術以及回歸分析技術對高速公路高邊坡穩(wěn)定性進行研究的總體思路和內容； (2)以廣東梅河高速公路為研究對象，結合某高邊坡深部水平位移監(jiān)測數據，全面分析了高邊坡的數據(共24114條記錄)特點。這些監(jiān)測數據既包含了不同的斷面信息，也包含了隨著監(jiān)測時間的變化，不同空間位置

4、和不同深度的位移變化等信息。通過數據挖掘中的決策樹技術、聚類分析技術和回歸分析技術研究深部位移的發(fā)展趨勢，為高速公路高邊坡穩(wěn)定性分析奠定了基礎。 (3)選取K68+215～K69+970邊坡(左側)、K95+520～K95+770邊坡(左側)、K96+170～K96+391邊坡(左側)等十個典型高邊坡的平均坡度、地層巖性、土體強度參數粘聚力C值、土體強度參數內摩擦角φ值、土體密實度、風化程度、水位升降作用、日降雨量、人類工程活動

5、等影響因素，利用數據挖掘中的決策樹技術，對這些因素進行了決策樹建模與分析，得到降雨量、平均坡度、C、φ、地層巖性以及人類工程活動是影響高邊坡穩(wěn)定性的主要因素。 (4)在(3)的基礎上，采用聚類分析技術對高速公路高邊坡的穩(wěn)定性進行分析，以邊坡的平均坡度及巖土體的強度參數為基礎進行聚類分析與建模，確定出了穩(wěn)定性較差的5個高邊坡；接著，以其中的兩個代表性高邊坡為對象，以每個邊坡中若干個代表性斷面的水平位移和斷面平面位置作為建立聚類模型

6、的兩個字段，依據聚類分析技術中的k-means算法，應用SQL Server 2000數據挖掘工具，對水平位移變化范圍較大的斷面進行聚類分析與建模，基于該模型，分析了水平位移變化較大的斷面和邊坡不穩(wěn)定概率最大的臨界位移值；最后，分析了落入該臨界值范圍之內的邊坡斷面數量和超過該臨界值范圍的斷面數量，根據超出臨界值范圍的斷面分析確定出潛在的危險性較大的斷面；通過將該方法應用于梅河高速公路中某高邊坡的某些斷面潛在危險性的分析，使數據挖掘聚類分