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高精度的围岩超前分级是隧道安全有效施工的重要保障。基于TSP303系统对前方围岩的预报结果,建立PCA-Bayes判别模型,选取纵波速度、横波速度、纵横波速比、泊松比、密度及静态杨氏模量作为判别指标,利用PCA法对学习样本进行降维处理,按照主成分累计方差贡献率大于85%的原则提取主成分,并将40个学习样本用提取的主成分表示。根据围岩实际揭露情况,将围岩分为II、III、IV、V 4级,各总体的先验概率以该总体的样本占比近似表示,依据平均错判损失最小的判别准则,建立各总体的Bayes判别函数,并得出各指标的得分系数,采用交互检验法评价了判别模型的优良性,根据建立的判别模型对10个待判样本进行了检验,并且与聚类分析及传统Bayes判别法的判别结果进行了对比分析。结果表明:相较于聚类分析与传统Bayes判别法,PCA-Bayes判别法的判别能力更强,准确率可达98%,提高了隧道围岩超前分级的精度。 相似文献
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Yu Yongqing Li Guangfan Fan Jianbin Lu Jiayu Su Zhiyi Li Peng Li Qingfeng Liao Weiming Zhou Jun Guo Jian Yin Yu Mao Yan 《电气》2010,21(2)
The functional orientation of the Tibet High Altitude Test Base, subordinated to the State Grid Corporation of China (SGCC), is to serve power transmission projects in high altitude areas, especially to provide technical support for southwestern hydropower delivery projects by UHVDC transmission and Qinghai-Tibet grid interconnection project. This paper presents the matters concerned during siting and planning, functions,design scheme, the main performances and parameters of the test facilities, as well as the tests and research tasks already carried out. 相似文献
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