基于PCA RVM的围岩稳定性识别模型 论文

围岩稳定性受诸多因素的影响，各影响因素间存在复杂的非线性关系。为准确判定围岩稳定性类别，选取了岩石质量指标RQD、岩石单轴饱和抗压强度Rw、完整性系数Kv、结构面强度系数Kf、地下水渗水量ω等作为主要影响因素。通过主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）将以上5个影响因素降维成2个相互独立的主成分，并采用相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）建立主成分变量与围岩稳定性类别之间的非线性映射关系。输出的评价结果则输入至“一对一”投票器以确定稳定性类别。

这一PCA-RVM模型在实际工程中的应用表明，其适用于小样本问题。通过对21组样本的测试，该模型成功预测了6组样本中的5组，其预测结果与实际类别一致。结果证明，合理设置带宽和迭代次数可有效提高模型精度，并减少误判率。

对于更多相关研究和模型应用，读者可以参考巷道围岩稳定性分类的GSM SVM预测模型，煤巷围岩稳定性分析的EW UCA模型及其应用以及隧洞支护与围岩稳定性。这些资源不仅丰富了围岩稳定性研究的视角，还提供了具体的模型与应用实例，有助于深入理解此领域的复杂性与挑战。