Vol.25 No.2 张治强等：数据挖掘在岩质边坡稳定性预测中的应用 ·105· 系统进行分析，接着将分析结果输入到识别边坡 如果岩石单轴抗压强度取值在80-90MPa 稳定性的专家系统，给出边坡稳定性的风险估 间，地下水条件为5H,岩体结构类型为块状，安全 计，针对可能发生的破坏方式，由专家系统给出 系数为12，则边坡破坏形式为双滑块折线型破 合理的防治措施，在此之后的现场监测结果用来 坏，且支持度为17%，置信度为100%. 校验其合理性，并对某些情况进行适当的调整. 数据挖掘得出的规则与现场监测结果以及 最后将各种数据存入数据库中，为以后的分析积 常用的专家经验基本相符，说明经过数据挖掘系 累实例.整个分析过程是自适应的、智能的. 统处理后得到的结果具有很高的质量，可以应用 此分析过程不同于先前仅仅依靠专家系统 到其他边坡工程实例中， 进行识别边坡稳定性的方法.先前的分析过程一 般是由专家或程序员输入规则到专家系统中，这 3结论 些规则是“唯专家的”，带有很强的主观性：而且， 数据挖掘比传统的分析方法更方便实用，能 这些规则是很难获得的，大大地限制了专家系统 很好地挖掘出地质体各种信息间复杂的关系，在 的应用.如将数据挖掘和专家系统综合起来，便 地质灾害预测中具有广泛的应用前景，本文建立 能很好地解决这些问题，数据挖掘是从数据中获 的预测模型，数据获取方便，准确度高，对工程现 取尚未被人发现的知识，是“唯数据的”，是客观 场具有一定的指导意义， 的.另外，将数据挖掘所获取的各类知识用于专 家系统，就能很好地解决专家系统的瓶颈问题 参考文献 一知识获取. 1冯夏庭，张治强.长江峡工程永久船闸高边坡开挖 为了方便对用户所给的交易数据库D进行数 变形的智能预测刀.辽宁工程技术大学学报，1999， 据挖掘，首先须将数据库中的数量属性分解为若 18(5):463 干个布尔属性，可采用的方法有等分值域法、用 2卢才金，胡厚田，徐建平，等.改进的BP网络在岩质 户交互式分段法以及聚类法，这三种方法各有优 边坡稳定性评判中的应用岩土力学与工程学报， 缺点，等分值域法简单易行，但不利于正确规则 1999.18(3):303 的生成.用户交互式分段法由用户参与分段，有 3冯夏庭，王泳嘉.深部开采诱发的岩爆及其防治策略 利于生成正确的规则，但主观因素太强，聚类法 的研究进展[).中国矿业，1998,75)：42 4 Agrawal R,Srikant R.Fast algorithm for mining of asso- 分段较准确，但使用起来稍显复杂 ciation rules [A].In:Proceeging of the 11th International 数据库中影响边坡破坏类型的因素有10个， Conference on Data Engineering [C].Santiago,1995.25 基本上考虑了各种因素. 5 Srikant R,Agrawal R.Mining quantitative association ru- 2.2模型挖掘过程及挖掘结果 les in large relational tables [A].In:Proceeding of the 由于数据挖掘对数据质量和数据量多少要 ACM SIGMOD Conference on Management of Data [C]. 求很高，要想获得影响因素和被影响因素之间准 Washington,1996.11 确的关系，就必须具备充足的数据样本，而且要 6杨炳儒，张德政，关于知识发现系统的扩展性研究 保证数据质量，不要出现太多的躁声数据，由表 [.北京科技人学学报，2000.22(1)：84 7万军，涂序彦.基于知识的义优化方法).北京科 2可知，数据挖掘能够较准确地进行岩质边坡的 技大学学报，1999,21(4)：413 稳定性和破坏类别的预测侧.在进行数据挖掘的过 8杨炳儒，刘发升.数据挖掘与数据库中知识发现) 程中，由用户指定最小支持度minsupp和最小置 北京科技大学学报.1999,21(2少202 信度minconf.如果发现挖掘得到的规则过多或 9冯夏庭，马平波。基于数据挖掘的地下酮室围岩稳 过少，此时就需要用户调整minsupp和minconf的 定性判别[.岩石力学与工程学报，2000,20(3：306 大小，重新进行挖掘.得到规则后，将其输入专家 10马平波，冯夏庭.基于数据挖掘的深部采场岩爆知 系统，既可为边坡稳定性预测专家提供决策支 识的自动获取).东北大学学报，2000,21(6)：630 持 11张朝晖，陆玉昌.发挺多值属性的关联规则软 件学报，1998.911)：801 用本文提出的算法在支持度8%，置信度 12胡侃，夏绍纬.基于大型数据仓库的数据挖掘小软 99%的前提下，发现了117条规则，根据专家经验 件学报，1998,9(I):53 进行过滤处理后，得到若干有用的规则，例如： (下转第146页)张 治 强 等 数据 挖 掘 在岩 质 边 坡 稳 定 性 预 测 中的应 用 系 统 进 行 分 析 ， 接 着 将 分 析 结 果 输 入 到 识 别边 坡 稳 定 性 的专 家 系 统 ， 给 出边 坡 稳 定 性 的 风 险估 计 针 对 可 能发 生 的破 坏 方 式 ， 由专 家 系 统 给 出 合 理 的防 治 措 施 ， 在 此 之 后 的现 场 监 测 结 果用 来 校 验 其 合 理 性 ， 并对 某 些 情 况 进 行 适 当 的调 整 最 后 将 各 种 数据 存 入 数 据 库 中 ， 为 以后 的分析 积 累 实例 整 个 分 析 过 程 是 自适 应 的 、 智 能 的 此 分 析 过 程 不 同 于 先 前 仅 仅 依 靠 专 家 系 统 进 行 识 别 边 坡 稳 定性 的方 法 ， 先 前 的分 析 过 程 一 般 是 由专 家 或 程 序 员输 入 规 则 到 专 家 系 统 中 ， 这 些 规 则是 “ 唯专 家 的 ” ， 带有 很 强 的主 观 性 而 且 ， 这 些 规则 是 很 难 获得 的 ， 大 大地 限制 了专 家 系 统 的应 用 如 将 数 据 挖 掘 和 专 家 系 统 综 合 起 来 ， 便 能很 好 地 解 决这 些 问题 数 据 挖 掘 是 从 数 据 中获 取 尚未 被 人 发现 的知 识 ， 是 “ 唯 数 据 的 ” ， 是 客 观 的 另外 ， 将 数 据 挖 掘 所 获 取 的各 类 知 识 用 于 专 家 系 统 ， 就 能很 好 地 解 决 专 家 系 统 的瓶 颈 问题 一一知 识 获 取 为 了方便 对 用 户 所 给 的交 易数据 库 进 行 数 据 挖 掘 ， 首 先 须将 数 据 库 中 的数 量 属 性 分 解 为若 干 个 布 尔 属 性 可 采 用 的方 法 有 等 分 值 域 法 、 用 户 交 互 式 分 段 法 以及 聚类 法 这 三 种 方法 各 有 优 缺 点 ， 等 分 值 域 法 简单 易行 ， 但 不 利 于 正 确 规 则 的生 成 用 户 交互 式 分 段 法 由用 户 参 与 分 段 ， 有 利 于 生 成 正 确 的规 则 ， 但 主 观 因素 太 强 聚类 法 分 段 较 准 确 ， 但 使用 起 来稍 显 复 杂 数据 库 中影 响边 坡 破 坏 类 型 的 因 素 有 个 ， 基 本 上 考 虑 了各 种 因 素 模 型 挖 掘 过 程 及 挖 掘 结 果 由于 数 据 挖 掘 对 数 据 质 量 和 数 据 量 多 少 要 求 很 高 ， 要 想 获得 影 响 因素 和 被 影 响 因素 之 间准 确 的关 系 ， 就 必 须 具 备 充 足 的数 据 样 本 ， 而 且 要 保 证 数据 质 量 ， 不 要 出现 太 多 的躁 声 数 据 由表 可 知 ， 数 据 挖 掘 能够 较 准 确 地 进 行 岩 质 边 坡 的 稳 定性 和 破 坏 类 别 的预 测 在进 行 数 据 挖 掘 的过 程 中 ， 由用 户 指 定 最 小支 持 度 和 最 小 置 信度 如 果 发 现 挖 掘 得 到 的规 则 过 多或 过 少 ， 此 时 就 需 要 用 户 调 整 和 的 大小 ， 重 新进 行 挖 掘 得 到规 则后 ， 将 其 输 入 专 家 系 统 ， 既 可 为 边 坡 稳 定 性 预 测 专 家 提 供 决 策 支 持 用 本 文 提 出 的 算 法 在 支 持 度 ， 置 信 度 的前 提 下 ， 发现 了 条规 则 ， 根 据 专 家经 验 进 行 过 滤 处 理 后 ， 得 到 若 干 有用 的规 则 ， 例 如 如 果 岩 石 单 轴 抗 压 强 度 取 值 在 一 间 ， 地 下 水 条件 为 ， 岩 体 结 构类 型 为块状 ， 安全 系 数 为 ， 则 边 坡 破 坏 形 式 为双 滑 块折 线 型 破 坏 ， 且 支 持 度 为 ， 置 信 度 为 数 据 挖 掘 得 出 的 规 则 与 现 场 监 测 结 果 以及 常用 的专 家 经 验 基 本 相 符 ， 说 明经 过 数 据 挖 掘 系 统 处 理 后 得 到 的结 果 具 有 很 高 的质 量 ， 可 以应 用 到其 他 边 坡 工 程 实 例 中 结 论 数 据 挖 掘 比 传 统 的分 析 方 法 更 方 便 实用 ， 能 很 好 地 挖 掘 出地 质 体各 种信 息 间复杂 的关 系 ， 在 地 质 灾 害预 测 中具有 广 泛 的应 用 前 景 本 文 建 立 的预 测 模 型 ， 数 据 获取 方 便 ， 准 确 度 高 ， 对 工 程 现 场 具 有 一 定 的指 导 意 义 ， 参 考 文 献 冯 夏 庭 ， 张 治 强 长 江 二 峡 工 程 永 久 船 闸 高 边 坡 开 挖 变 形 的智 能 预 测 辽 宁工 程 技术 大 学 学 报 ， ， 卢 才 金 ， 胡厚 田 ， 徐 建平 ， 等 改进 的 网络 在岩 质 边 坡稳 定性 评 判 中的应 用 岩土 力 学 与工 程 学报 ， ， 冯 夏 庭 ， 王 泳 嘉 深 部 开 采 诱 发 的岩爆 及 其 防 治 策 略 的研 究进 展 中 国矿 业 ， ， ， 」 ， ， 七 【 ， 杨 炳 儒 ， 张 德 政 关 于 知 识 发现 系统 的 扩 展 性 研 究 匕京 科 技 大 学 学报 ， ， 万 军 ， 涂 序 彦 基 于 知 识 的广 义 优 化 方 法 北 京科 技 大 学 学 报 ， ， 杨 炳 儒 ， 刘 发 升 数据 挖 掘 与 数据 库 中知 识发现 北 京科 技 人 学 学 报 ， 冯 夏 庭 ， 马 平 波 举 于数 据 挖 掘 的地 下铜 室 围岩稳 定 性 判 别 岩 石 力 学 与 工 程 学 报 ， ， 马平 波 ， 冯 夏 庭 基 于 数据 挖 掘 的深 部 采场 岩 爆 知 识 的 自动 获 取 」东北 大 学 学 报 ， ， 张朝 晖 ， 陆 玉 昌 发 掘 多值 属性 的关联 规 则 软 件学报 ， ， 胡侃 ， 夏 绍 纬 基 于 大 型 数 据 仓库 的 数据 挖 掘 软 件 学报 ， ， 下转第 页