基于智能算法的铁路边坡危岩稳定性预测研究

摘要：

研究目的:在铁路建设与运维中,危岩是边坡地质灾害防治的重点问题.为实现对铁路边坡危岩稳定性状态的精准、快速预测,提高铁路沿线防护准确性,提出基于PCA改进GASA-FCM模型(Genetic Algorithms Simulated Annealing Fuzzy C-Means,GASA-FCM)的铁路边坡危岩稳定性预测新方法,以黔桂线洛满-麻尾段为依托,对该模型的准确性和优越性进行验证.研究结论:(1)综合考虑边坡及危岩状况、岩体力学性能和水文地质条件三方面,构建包含13个二级指标的铁路边坡危岩稳定性预测指标体系;(2)与传统FCM模型和GA-FCM模型相比,本文提出的GASA-FCM预测模型收敛值稳定,均方误差更小;(3)该模型在工程实例洛满-麻尾段边坡危岩稳定性等级预测评价中,评价结果与工程实际勘查结果完全符合,验证了该模型的准确性和优越性;(4)本研究成果可为其他铁路工程沿线危岩稳定性等级预测评价提供借鉴,对加快铁路全线信息化管理具有重要意义.

关键词：铁路危岩、主成分分析法、遗传算法、模拟退火算法、模糊C-均值聚类算法、稳定性预测

所属期刊栏目：40

分类号：U21(铁路线路工程)

资助基金：国家自然科学基金51969011

在线出版日期：2023-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：8-13,19