D0I:10.13374/j.issnl(00103x.2011.01.019 第33卷第1期 北京科技大学学报 Vo]33 No 1 2011年1月 JoumalofUniversity of Science and Technopgy Beijng Jan 2011 基于RSGP糢型的边坡安全系数预测 翟淑花2烟 吴爱祥12》高谦2) 张梅花”董璐” 1)北京科技大学土木与环境工程学院。北京1000832)北京科技大学金属矿山高效开采与安全教有部重点实验室北京100083 ☒通信作者，Emai!a ishuhuahb@163cm 摘要鉴于边坡系统影响因素之间的高度非线性和不确定性，融合RSGP模型的优势.提出了依据边坡稳定性影响因素类 比计算边坡安全系数的方法.该方法通过学习样本的数据特征分析、计算属性的重要性及约简规则，降低了遗传规划预测模 型的结构规模，人工神经网络(AN)模型与RSGP模型计算结果比较表明：该方法具有计算速度快、容错能力强及精度高等 特点. 关键词边坡稳定；安全系数：粗糙集理论：遗传规划 分类号TD8546 Pred iction of slope safety factor based on the RSGPm odel ZHAI Shuhua WU Aixiang 2).GAO Qian 2 ZHANGMeihua.DONG LP 1)School ofCivil and Env iormental Engneerng Universit of Science and Technobgy Beijng Beijng 100083 China 2)Key Labortory of the Ministry of Educat ion of Chna forH gh-E ffic ientMining and Safety ofMelMnes University of Science and Technokgy Bei jing Beijing 100083 Chna Comespand ing author Email zhaishuhuahbu@163 com ABSTRACT Considering the h gh nonlnearit and uncenanty of in fuence factors in a sppe system andmang full use of the ad van nages of the rough set theory and genetic programming(RSGP modeh a novelmethod based on he n fluencing facors of slope sta bility was brought up p caculate he saety factorof a sppe This method can reduce the stucure scale of a genetic prgramm ing pre dictpnmodelby analzing he data characteristics of leaming samples calcu lating he significance of attrbu tes and reducng ru les The results of an ANNmodel and the RSGP model show hat the proposedmehod has suchmerits as ast computng speed h gh fault pler ance capacity and hgh precision KEY WORDS sppe stab ility safety actor rough set heory enetic progrmm ng 边坡稳定性评价一直是工程地质学者长期研究 的选择尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能 的焦点，也是人类工程、经济活动的需要，因而出现 由经验选定.鉴于此本文首先将采用粗糙集理论 了大量各具特色的研究成果，并在一定历史时期为 对学习样本进行消冗去噪，获得影响边坡稳定的样 人类认识自然，改造环境做出了特有的贡献.边坡 本精华，然后采用遗传规划获得边坡影响因素与安 是一个复杂的系统，在众多影响因素的耦合作用下， 全系数之间的非线性函数关系，对安全系数进行预 其变形特征具有很强的非线性和不确定性.因此， 测，并将预测结果与人工神经网络预测结果进行对 随着非线性科学的高度发展，很多学者将其应用到 比分析 边坡稳定性的研究和分析中去.其中应用最广 1方法 的是人工神经网络，但由于测量手段、仪器和人的主 观性等原因，所获的数据不可避免地具有干扰性，即 1.1粗糙集理论 用于训练神经网络的学习样本存在很大的噪声，影 粗糙集(ough set RS)理论是波兰学者Paw, 响了网络的推广和泛化能力.同时，神经网络结构 于1982年提出的一种知识自动发现理论，是描述不 收稿日期：2010-03-26第 33卷 第 1期 2011年 1月 北 京 科 技 大 学 学 报 JournalofUniversityofScienceandTechnologyBeijing Vol.33 No.1 Jan.2011 基于 RS--GP模型的边坡安全系数预测 翟淑花 1, 2) 吴爱祥 1, 2) 高 谦 1, 2) 张梅花 1) 董 璐 1) 1)北京科技大学土木与环境工程学院, 北京 100083 2)北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室, 北京 100083 通信作者, E-mail:zhaishuhuahbu@163.com 摘 要 鉴于边坡系统影响因素之间的高度非线性和不确定性, 融合 RS--GP模型的优势, 提出了依据边坡稳定性影响因素类 比计算边坡安全系数的方法.该方法通过学习样本的数据特征分析、计算属性的重要性及约简规则, 降低了遗传规划预测模 型的结构规模.人工神经网络(ANN)模型与 RS-GP模型计算结果比较表明:该方法具有计算速度快、容错能力强及精度高等 特点. 关键词 边坡稳定;安全系数;粗糙集理论;遗传规划 分类号 TD854.6 PredictionofslopesafetyfactorbasedontheRS-GPmodel ZHAIShu-hua1, 2) , WUAi-xiang1, 2) , GAOQian1, 2) , ZHANGMei-hua1) , DONGLu1) 1)SchoolofCivilandEnvironmentalEngineering, UniversityofScienceandTechnologyBeijing, Beijing100083, China 2)KeyLaboratoryoftheMinistryofEducationofChinaforHigh-EfficientMiningandSafetyofMetalMines, UniversityofScienceandTechnologyBei￾jing, Beijing100083, China Correspondingauthor, E-mail:zhaishuhuahbu@163.com ABSTRACT Consideringthehighnonlinearityanduncertaintyofinfluencefactorsinaslopesystemandmakingfulluseofthead￾vantagesoftheroughsettheoryandgeneticprogramming(RS-GPmodel), anovelmethodbasedontheinfluencingfactorsofslopesta￾bilitywasbroughtuptocalculatethesafetyfactorofaslope.Thismethodcanreducethestructurescaleofageneticprogrammingpre￾dictionmodelbyanalyzingthedatacharacteristicsoflearningsamples, calculatingthesignificanceofattributesandreducingrules.The resultsofanANNmodelandtheRS-GPmodelshowthattheproposedmethodhassuchmeritsasfastcomputingspeed, highfault-toler￾ancecapacityandhighprecision. KEYWORDS slopestability;safetyfactor;roughsettheory;geneticprogramming 收稿日期:2010-03-26 边坡稳定性评价一直是工程地质学者长期研究 的焦点,也是人类工程、经济活动的需要 ,因而出现 了大量各具特色的研究成果, 并在一定历史时期为 人类认识自然 、改造环境做出了特有的贡献 .边坡 是一个复杂的系统 ,在众多影响因素的耦合作用下, 其变形特征具有很强的非线性和不确定性.因此, 随着非线性科学的高度发展, 很多学者将其应用到 边坡稳定性的研究和分析中去 [ 1--4] .其中应用最广 的是人工神经网络 ,但由于测量手段、仪器和人的主 观性等原因,所获的数据不可避免地具有干扰性 ,即 用于训练神经网络的学习样本存在很大的噪声, 影 响了网络的推广和泛化能力 .同时, 神经网络结构 的选择尚无一种统一而完整的理论指导, 一般只能 由经验选定 .鉴于此, 本文首先将采用粗糙集理论 对学习样本进行消冗去噪 , 获得影响边坡稳定的样 本精华 ,然后采用遗传规划获得边坡影响因素与安 全系数之间的非线性函数关系 ,对安全系数进行预 测 ,并将预测结果与人工神经网络预测结果进行对 比分析 . 1 方法 1.1 粗糙集理论 粗糙集 (roughset, RS)理论是波兰学者 Pawlak 于 1982年提出的一种知识自动发现理论, 是描述不 DOI :10.13374/j .issn1001 -053x.2011.01.019