【摘 要】
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为提高公路隧道整体安全性能,保障人员安全,减少财产损失,避免公路隧道水害事故的发生,将Bayes判别理论应用于公路隧道水害倾向性判别和分级中。采用影响隧道水害发生的隧道
【基金项目】
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国家“十二五”科技支撑计划项目(2012BAC09B02);湖南省科技重大专项计划项目(2011FJ1003-3)
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为提高公路隧道整体安全性能,保障人员安全,减少财产损失,避免公路隧道水害事故的发生,将Bayes判别理论应用于公路隧道水害倾向性判别和分级中。采用影响隧道水害发生的隧道区渗透系数、降水情况、单位涌水量、构造断裂带类型、围岩分级、隧道施工情况、防排水措施情况等7项指标作为基本判别因子;将公路隧道水害倾向性分为4个等级作为Bayes判别分析的4个正态总体。以采自典型的20组公路隧道的实测数据为训练样本,建立公路隧道水害倾向性分级的Bayes判别函数。对训练后的模型运用交叉确认估计法进行验证,然后运用该模型对6条待检验的公路隧道样本的水害倾向性进行分级。研究结果表明:构建的Bayes判别分析模型误判率极低,分级效果合理有效,可以运用于公路隧道水害倾向性的分级中,有利于公路隧道水害的预防和治理。
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