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基于Bayes判别分析方法的叙岭关隧道溶洞水源识别
被引量:
7
1
作者
刘建
刘丹
《现代隧道技术》
EI
北大核心
2012年第1期72-77,共6页
基于Bayes判别方法,选取水化学常量组分作为判别指标,利用叙岭关隧道地区9个动态监测点的53个水样样本建立了该地区的水源判别模型。模型检验结果表明,其回判准确率为96.23%,具有较高的识别精度和工程推广能力。利用建立的判别模型,对...
基于Bayes判别方法,选取水化学常量组分作为判别指标,利用叙岭关隧道地区9个动态监测点的53个水样样本建立了该地区的水源判别模型。模型检验结果表明,其回判准确率为96.23%,具有较高的识别精度和工程推广能力。利用建立的判别模型,对叙岭关隧道1号溶洞内两个出水点RQ1和RQ2的水源进行了识别,并结合其流量动态变化特征、同位素分析结果,以及1号溶洞发育位置,推断1号溶洞内两个出水点的水源为P1m+q含水层中的岩溶地下水。根据判别结果,建议1号溶洞采取"以排为主"的原则加以处治,并尽量保留溶洞水的过水通道。
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关键词
高速公路隧道
Bayes判别法
溶洞
水源
动态监测
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职称材料
题名
基于Bayes判别分析方法的叙岭关隧道溶洞水源识别
被引量:
7
1
作者
刘建
刘丹
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
出处
《现代隧道技术》
EI
北大核心
2012年第1期72-77,共6页
基金
铁道部科技研究开发计划重点课题(2010Z001-D)
文摘
基于Bayes判别方法,选取水化学常量组分作为判别指标,利用叙岭关隧道地区9个动态监测点的53个水样样本建立了该地区的水源判别模型。模型检验结果表明,其回判准确率为96.23%,具有较高的识别精度和工程推广能力。利用建立的判别模型,对叙岭关隧道1号溶洞内两个出水点RQ1和RQ2的水源进行了识别,并结合其流量动态变化特征、同位素分析结果,以及1号溶洞发育位置,推断1号溶洞内两个出水点的水源为P1m+q含水层中的岩溶地下水。根据判别结果,建议1号溶洞采取"以排为主"的原则加以处治,并尽量保留溶洞水的过水通道。
关键词
高速公路隧道
Bayes判别法
溶洞
水源
动态监测
Keywords
Highway tunnel
Bayes discriminant
Kasrt cave
Dynamic monitoring of water source
分类号
U457.5 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Bayes判别分析方法的叙岭关隧道溶洞水源识别
刘建
刘丹
《现代隧道技术》
EI
北大核心
2012
7
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