RAGA-PPC云模型在边坡稳定性评价中的应用

作者：吴孟龙; 叶义成; 胡南燕^*; 姚囝; 江慧敏; 李文

来源：中国安全科学学报, 2019, 29(09): 57-63.

DOI：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2019.09.009

• 露天矿山边坡
• 加速遗传算法(RAGA)
• 稳定性评价
• 云模型
• 投影寻踪聚类(PPC)

为精确评价露天矿边坡稳定性,预防边坡事故发生,首先选取黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力比、天然容重等6个指标,建立边坡稳定性评价指标体系;其次基于20组样本数据,采用投影寻踪聚类(PPC)算法将多维数据投影在一维平面上,以基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化投影指标,并计算各指标的权重值;然后采用正向云发生器得到边坡各稳定性等级的隶属度,并据此计算边坡稳定性等级的加权隶属度;最后构建定性与定量相结合的RAGAPPC等级评价云模型,并用5组样本数据验证RAGA-PPC云模型的评价结果。结果表明:影响边坡稳定性的最主要因素是边坡高度; RAGA-PPC云模型评估的20组样本数据准确率为95. 0%,检测5组样本数据准确率达到100%。

• 单位
  武汉科技大学