基于Fisher方法的滑坡稳定性预测.pdf

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1、第64卷第1期有色金属(矿山部分)2012年1月doi：10．3969／J．issn．1671-4172．2012．O1．015基于Fisher方法的滑坡稳定性预测万迪军，余贤斌，黎剑华(昆明理工大学，昆明650093)摘要：采用Fisher判别分析法，将影响滑坡失稳的外形特征、滑面特征等4项内在因素和河流作用、暴雨强度等5项外在因素作为判别因子，建立基于Fisher理论的滑坡稳定性预测的判别分析模型。以国内典型滑坡工程发生失稳的实测资料作为学习样本进行训练，建立相应线性判别函数对待判样本进行预测。研究结果表明，Fisher判别分析模型预测性能良好，预测精度高，回判估计的误判率为零，是滑

2、坡稳定性预测的一种有效方法，可以在实际工程中应用。关键词：分类；滑坡稳定性；预测；Fisher判别模型中图分类号：TD350．1文献标识码：A文章编号：1671—4172(2012)01—0055—04PredictionstudyoflandslidestabilitybasedonFishermethodWANDijun。YUXianbin。LIJianhua(KunmingUniversityofScienceandTechnology，Kunming650093，China)Abstract：Adiscriminantanalysismodeloflandslidestabili

3、tybasedonFishermethodisestablished，using4internaldiscriminantfactors，suchasappearancecharacters，slipsurfacecharacters，etc，and5externaldiscriminantfactors，suchasfluviation，rainstormintensity，etc．Discriminantfunctionsareobtainedbytrainingmeasureddatafromtypicallandslideprojects，andthenthefunctionsc

4、anbeusedtopredictthesub—sampledata．TheresultsshowthattheFisherpredictionmodelisgoodinperformanceandprecision，anditsfalsepositiverateiszero．Thisisanewmethodtopredictlandslidestabilityandcanbeusedinpracticalengineering．KeyWOrds：classification；landslidestability；prediction；Fisherdiscriminantmode1滑坡是

5、常见的一种地质灾害，其频发性与严重原始数据没有特殊要求，对于事前不知道样本分布性都相当惊人。我国是一个多山国家，滑坡相当频的情况特别适用，且能全面考虑对象的各个影响因繁，如已查出三峡库区较大规模的崩滑体就有2490素。该种判别分析方法在社会科学和自然科学中已个。又如1981年雨季宝成铁路发生滑坡289次，中经得到了广泛应用口卜]。尽管如此，Fisher判别断行车两个月。现滑坡地质灾害带来的经济损失已分析法在岩土工程领域内的文献至今很少见报道。成为仅次于地震的第二大地质灾害I】]。因此，若能基于分析滑坡大量的内外因素，本文采用Fisher判准确预测滑坡的稳定性可以大量减少地质灾害及其别分析

6、方法建立了预测滑坡稳定性的判别分析模对国家造成的损失[2]。目前已涌现出大量滑坡稳型，并以三峡地区研究程度较高的36个滑坡为例进定性预测分析方法L4]。但是，导致滑坡发生的因行分析，分析结果与实际完全相符，说明Fisher判素众多，不仅有大量的外在因素，又有诸如滑带土强别分析模型具有很高的准确性，该方法为滑坡失稳度、地形地貌、滑坡结构等内在因素，使得滑坡的破预测提供了一种新的思路。坏机制较为复杂，也使得滑坡的预测成为难题L6]。1Fisher判别分析理论Fisher判别分析法是根据已有样本的特征对新获得的样本进行判别，判别新获得样本的属性分类1．1Fisher方法的基本思想的一种方法[1

7、¨]。Fisher判别分析方法对获得的Fisher判别分析方法是根据最大化类间离散度和最小化类内离散度的原则，将高维数据点投影到作者简介：万迪军(1985一)，男，硕士研究生，岩土工程专业，主要从低维空间(一维线性方程)上，以达到训练样本最大事岩土工程地质灾害方面的研究工作。类间的分离。其基本思想为：从两个样本总体内独有色金属(矿山部分)第64卷立抽取一定数量的样本个体组成训练样本，对此训程组(5)，即可求得Fisher的判别函数。