加权距离判别分析法在岩体质量等级分类中的应用

摘要
图/表
参考文献(19)
相关文章 (15)

全文: PDF (349 KB) HTML (1 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要距离判别分析法是一种按多指标性能参数进行分类的方法，已被应用于工程岩体质量的等级分类中。但传统的距离判别法对各个指标的重要性同等对待，夸大一些微小变化指标的作用。因此，采用加权马氏距离对样本中各指标进行加权处理以区分其重要性。首先对工程岩体质量指标运用主成分分析思想，计算出一组新的指标参数和与之对应的反应原始指标信息的贡献率，以贡献率组成对角阵作为权值矩阵；然后把数据标准化处理，计算加权马氏距离判别岩体质量等级。将该方法应用于工程实践，并与人工神经网络法、距离判别法进行比较。研究结果表明，加权距离判别分析法具有更高的判别能力，是一种准确有效的岩体质量分级方法。

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入我的书架
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章
	姚银佩1
	2
	李夕兵1
	2
	宫凤强1
	2
	彭康1
	2

关键词 ：岩石力学, 岩体质量分级, 马氏距离判别, 加权马氏距离方法, 距离判别分析

Abstract：Distance discriminant analysis method is one of classification methods according to multi-index performance parameters；and it has been applied to classification of engineering rock mass quality. However，the traditional Mahalanobis distance discriminant method treats with the importance of all parameters equally，and exaggerates the role of parameters which changes a little. The weighted Mahalanobis distance is used in discriminant analysis method to distinguish the importance of each parameter to improve the classification of rock mass quality. In the concrete application，firstly based on the principal component analysis scheme，a new group of parameters and their corresponding percent contributions of the parameters of rock mass quality are calculated；and the weighted matrix is regarded as the diagonal matrix of the contributions rates. Setting data to standardization，then the weighted Mahalanobis distance can be calculated to classify rock mass quality. The new method is used in practical project and compared with the artificial neural network method and Mahalanobis distance discriminant analysis method. The results show that the weighted Mahalanobis distance method has a higher discriminant ability；and prediction results are in better agreement with the fact. It is an exact and effective classification method of rock mass quality.

Key words： rock mechanics classification of rock mass quality Mahalanobis distance discriminant weighted Mahalanobis distance method distance discriminant analysis

引用本文:

姚银佩1，2，李夕兵1，2，宫凤强1，2，彭康1，2. 加权距离判别分析法在岩体质量等级分类中的应用[J]. 岩石力学与工程学报, 2010, 29(S2): 4119-4123.
YAO Yinpei1，2，LI Xibing1，2，GONG Fengqiang1，2，PENG Kang1，2. APPLICATION OF WEIGHTED MAHALANOBIS DISTANCE DISCRIMINANT ANALYSIS METHOD TO CLASSIFICATION OF ROCK MASS QUALITY. , 2010, 29(S2): 4119-4123.

链接本文:

https://rockmech.whrsm.ac.cn/CN/Y2010/V29/IS2/4119

[1] 唐胜传，黄润秋. 岩体质量分类[J]. 西南工学院学报，2001，16(4)：40–43.(TANG Shengchuan，HUANG Runqiu. Research on rock mass quality classification at right bank of a hydropower engineering，Yunnan[J]. Journal of Southwest China Institute of Technology，2001，16(4)：40–43.(in Chinese))

[2] 陈昌彦，王贵荣. 各类岩体质量评价方法的相关性探讨[J]. 岩石力学与工程学报，2002，21(12)：1 894–1 900.(CHEN Changyan，WANG Guirong. Discussion on the interrelation of various rock mass quality classification systems at home and abroad[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2002，21(12)：1 894–1 900.(in Chinese))

[3] 谢本贤，陈沅江，史秀志. 深部岩体工程围岩质量评价的IRMR法研究[J]. 中南大学学报(自然科学版)，2007，38(5)：987–992.(XIE Benxian，CHEN Yuanjiang，SHI Xiuzhi. IRMR method for evaluation of surrounding rock quality in deep rock mass engineering[J]. Journal of Central South University(Science and Technology)，2007，38(5)：987–992.(in Chinese))

[4] 宫凤强，李夕兵，高科. 地下工程围岩稳定性分类的突变级数法研究[J]. 中南大学学报(自然科学版)，2008，39(5)：1 081–1 086. (GONG Fengqiang，LI Xibing，GAO Ke. Catastrophe progression method for stability classification of underground engineering surrounding rock[J]. Journal of Central South University(Science and Technology)，2008，39(5)：1 081–1 086.(in Chinese))

[5] 原国红，陈剑平，马琳. 可拓评判方法在岩体质量分类中的应用[J]. 岩石力学与工程学报，2005，24(9)：1 539–1 544.(YUAN Guohong，CHEN Jianping，MA Lin. Application of extenics to evaluation of engineering quality of rock masses[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2005，24(9)：1 539–1 544.(in Chinese))

[6] 王彪，陈剑平，李钟旭，等. 人工神经网络在岩体质量分级中的应用[J]. 世界地质，2004，23(1)：64–68.(WANG Biao，CHEN Jianping，LI Zhongxu，et al. Application of artificial neural network in rock mass quality classification[J]. Global Geology，2004，23(1)：64–68.(in Chinese))

[7] 赵洪波. 岩体分级的进化支持向量机的方法研究[J]. 绍兴文理学院学报，2004，24(7)：82–84.(ZHAO Hongbo. Classification of rock mass with genetic-support vector machine[J]. Journal of Shaoxing University，2004，24(7)：82–84.(in Chinese))

[8] 宫凤强，李夕兵. 距离判别分析法在岩体质量等级分类中的应用[J]. 岩石力学与工程学报，2007，26(1)：190–193.(GONG Fengqiang，LI Xibing. Application of distance discriminant analysis method to classification of engineering quality of rock masses[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering，2007，26(1)：190–193. (in Chinese))

[9] 宫凤强，李夕兵. 膨胀土胀缩等级分类中的距离判别分析法[J]. 岩土工程学报，2007，29(3)：463–466.(GONG Fengqiang，LI Xibing. Distance discriminant analysis to the classification of the grade of shrink and expansion for the expansive soils[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering，2007，29(3)：463–466.(in Chinese))

[10] 王吉亮，陈剑平，杨静. 距离判别法在公路隧道围岩分类中的应用[J]. 吉林大学学报(地球科学版)，2008，38(6)：999–1 004. (WANG Jiliang，CHEN Jianping，YANG Jing. Application of distance discriminant analysis method in classification of surrounding rock mass in highway tunnel[J]. Journal of Jilin University(Earth Science)，2008，38(6)：999–1 004.(in Chinese))

[11] 宫凤强，李夕兵，张伟. 隧道围岩分级的距离判别分析模型及应用[J]. 铁道学报，2008，30(3)：119–123.(GONG Fengqiang，LI Xibing，ZHANG Wei. Study and application of distance discriminant analysis model in tunnel surrounding rock classification[J]. Journal of the China Railway Society，2008，30(3)：119–123.(in Chinese))

[12] 何桢，张于轩. 多响应试验设计的优化方法研究[J]. 工业工程，2003，6(4)：35–38.(HE Zhen，ZHANG Yuxuan. A method for optimization of multiresponse experimental design[J]. Industrial Engineering Journal，2003，6(4)：35–38.(in Chinese))

[13] 何桢，吕海利. 用加权马氏距离法进行多响应产品设计的一种改进[J]. 组合机床与自动化加工技术，2007，(2)：88–91.(HE Zhen，LU Haili. An improvement to the method of multi-response product design using weighted Mahalanobis distance[J]. Modular Machine Tool and Automatic Manufacturing Technique，2007，(2)：88–91.(in Chinese))

[14] 赵琳，罗汉，刘京. 加权马氏距离判别分析方法及其权值确定——旅游信息服务系统的智能推荐[J]. 经济数学，2007，24(2)：185–188.(ZHAO Lin，LUO Han，LIU Jing. Weighted Mahalanobis distance and the weight-determining method—the arithmetic of tourism information recommender system[J]. Mathematics in Economics，2007，24(2)：185–188.(in Chinese))

[15] 王学民. 应用多元分析[M]. 上海：上海财经大学出版社，1999. (WANG Xuemin. Multivariate analysis[M]. Shanghai：Shanghai University of Finance and Economics Press，1999.(in Chinese))

[16] 袁志发，周静芋. 多元统计分析[M]. 北京：科学出版社，2002. (YUAN Zhifa，ZHOU Jingyu. Multivariate statistical analysis[M]. Beijing：Science Press，2002.(in Chinese))

[17] 范金城，梅长林. 数据分析[M]. 北京：科学出版社，2002.(FAN Jincheng，MEI Changlin. Data analysis[M]. Beijing：Science Press，2002.(in Chinese))

[18] 孙祥，徐流美，吴清. MATLAB 7.0基础教程[M]. 北京：清华大学出版社，2005.(SUN Xiang，XU Liumei，WU Qing. Introduction to MATLAB 7.0[M]. Beijing：Tsinghua University Press，2005.(in Chinese))

[19] 朱世武. SAS编程技术教程[M]. 北京：清华大学出版社，2007. (ZHU Shiwu. Programming tutorial of SAS[M]. Beijing：Tsinghua University Press，2007.(in Chinese))