基于高斯过程回归的岩体结构面粗糙度系数预测模型OA北大核心CSTPCD
岩体结构面粗糙度系数(JRC)的估算是岩体力学性质评价的重要环节,由于单一统计参数法难以全面表征岩体结构面的复杂粗糙形貌,单一统计参数法建立的JRC计算模型精度较低。选取表征结构面粗糙形态的8种统计参数,结合主成分分析法(PCA)和高斯过程回归(GPR)算法,构建基于多参数融合的JRC预测模型。以公开的112条岩体结构面剖面线数据集(其中95条作为训练样本,17条为验证样本)为例进行分析研究,最后将预测所得JRC与实测值对比并分析预测效果。结果表…查看全部>>
郑可馨;吴益平;李江;苗发盛;柯超
中国地质大学(武汉)工程学院,武汉430074中国地质大学(武汉)工程学院,武汉430074湖北省自然资源厅信息中心,武汉430071中国地质大学(武汉)工程学院,武汉430074中国地质大学(武汉)工程学院,武汉430074
地质学
岩体结构面粗糙度高斯过程回归统计参数预测
《地质科技通报》 2024 (4)
P.252-261,10
湖北省自然科学基金项目(2023AFB580)贵州省省级科技计划项目(黔科合支撑[2023]一般127)国家自然科学基金项目(4237716141977244)。
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