为了解决实际工程中边坡安全系数不能准确描述边坡状态的问题,基于定性分析和定量分析相结合的思想,运用FAHP法和K-Means聚类算法,通过对滑坡样本的关键因素进行评价和聚类得到各因素的聚类中心,再通过构建联系数向量的方法,建立基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型。根据边坡中的关键性因素运用基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型完成对未知边坡样本进行预测。将该模型应用于新建南昌到赣州铁路客运专线项目,结果与实际情况相符合,避免了实际工程中单纯考虑边坡安全系数来确定边坡状态的局限性。通过构建基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型,揭示了高度、边坡角、孔隙水压力比等因素与边坡稳定性的非线性关系,此模型可以为边坡的设计、施工、监测提供参考。
Abstract
In practical engineering, the safety factor of slope could not describe the slope state precisely. In view of this, a slope stability model is established based on FAHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process) and K-means clustering which integrates qualitative and quantitative analyses. The key factors of slope samples are evaluated and clustered, and the vectors of connection numbers are constructed. According to the key slope factors, the slope stability model based on FAHP and K-Means clustering is used to predict the unknown slope samples. The model is applied to analyze the Nanchang-Ganzhou high-speed railway project and the results are in line with actual situation. The proposed slope stability model based on FAHP and K-means clustering could offer reference for the design, construction, and monitoring of slopes as it reveals the nonlinear relationship between some key factors (height, slope angle, and pore water pressure) and slope stability.
关键词
边坡稳定性 /
FAHP法 /
安全系数 /
K-Means聚类原理 /
归一化函数
Key words
slope stability /
FAHP method /
safety factor /
K-means cluster /
normalized function
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