中国安全科学学报

作者：吴孟龙, 叶义成, 胡南燕, 姚囝, 江慧敏, 李文

单位：1 武汉科技大学 资源与环境工程学院,湖北 武汉 430081;；2 湖北省工业安全工程技术研究中心,湖北 武汉430081

关键词：露天矿山边坡,加速遗传算法(RAGA),稳定性评价,云模型,投影寻踪聚类(PPC)

基金：国家自然科学基金资助(51804224)。

为精确评价露天矿边坡稳定性,预防边坡事故发生,首先选取黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力比、天然容重等6个指标,建立边坡稳定性评价指标体系;其次基于20组样本数据,采用投影寻踪聚类(PPC)算法将多维数据投影在一维平面上,以基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化投影指标,并计算各指标的权重值;然后采用正向云发生器得到边坡各稳定性等级的隶属度,并据此计算边坡稳定性等级的加权隶属度;最后构建定性与定量相结合的RAGA-PPC等级评价云模型,并用5组样本数据验证RAGA-PPC云模型的评价结果。结果表明:影响边坡稳定性的最主要因素是边坡高度;RAGA-PPC云模型评估的20组样本数据准确率为95.0%,检测5组样本数据准确率达到100%。

来源：2019年第9期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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