基于DBSCAN选择性聚类集成的岩体结构面优势产状分组方法

摘要：

针对单个结构面聚类模型存在误判或漏选风险、难以有效识别噪点与孤值等问题,提出利用具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)算法进行选择性聚类集成的岩体结构面优势产状分组方法.首先,将结构面产状进行空间坐标转换,以单位法向量的夹角正弦值作为相似性度量标准.进而,基于DBSCAN算法构建一定数量具有差异性的基聚类器,借助选择性聚类集成技术挑选出部分优异的基聚类器.最后采用一致性集成技术融合这些基聚类器,获得一个高可靠度的选择性聚类集成结果.将该方法应用于DIPS软件数据集与松塔水电站坝址区结构面勘察中,检验了该方法的可行性与有效性.研究结果表明:该方法聚类效果显著优于常见聚类算法,聚类结果客观合理,不仅能有效标识出噪点与孤值,还克服了单个模型易过分割或欠分割的不足.该研究成果对准确确定结构面优势组具有一定的工程价值.

关键词：岩体结构面、优势产状、聚类集成、具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)、轮廓系数

所属期刊栏目：43

分类号：TU45(土力学、地基基础工程)

资助基金：国家自然科学基金;云南省创新团队资助项目

在线出版日期：2022-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1585-1595