摘要
由于影响因素众多,隧道坍塌风险评估是一个多属性决策问题.单源信息评估方法难以充分考虑所有的风险因素,导致预测结果存在偏差.为了评估隧道坍塌风险并提供更准确的风险控制策略,本研究提出了一种新的多源信息融合方法,该方法将云模型(CM)、支持向量机(SVM)和基于证据推理(ER)相结合.对多个信息源进行分析,得到不同的坍塌风险评估模型(目视检查数据通过SVM获取分类概率值,监测数据通过云模型获取概率值).每个模型的质量都由可信度和重要性权重来评价.然后运用ER规则融合各个评估模型的结果,给出总体的坍塌概率风险评估.与D-S理论相比,ER规则在处理高冲突信息方面具有更大的优势.当不同信息源的风险评估结果不一致时,D-S理论的融合结果往往会与常识相反,ER规则融合由于考虑了评估模型的重要性权重和可信度,更适用于高冲突信息的融合.该方法已成功应用于福建莆炎高速公路的鱼塘溪隧道.结果表明,所提出的多源信息融合方法的评价准确率为87.5％,而单源信息融合方法的评价准确率小于70％.此外,即使不同模型的风险结果存在较大的冲突,该融合模型也具有良好的性能.
基金项目
国家自然科学基金(52168055)
国家自然科学基金(51678164)
江西省自然科学基金(20212ACB204001)
广西自然科学基金(2018GXNSFDA138009)
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