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基于SVM的隧道衬砌空洞填充物雷达图像识别研究
| 题名： | 基于SVM的隧道衬砌空洞填充物雷达图像识别研究 |
| 作者： | 郑艾辰;赵浩然;谭冰心;黄锋;何兆益 |
| 作者单位： | 重庆交通大学 |
| 关键词： | 衬砌空洞;填充物;探地雷达;支持向量机;机器学习 |
| 摘要： | 衬砌背后空洞及其填充物对隧道结构安全具有重要影响，开展空洞探测识别对于结构安全评估和病害处置具有重要意义。首先采用室内试验和FDTD正演模拟相结合的方法，获得了空洞内填充空气、水、干砂、湿砂条件下的雷达图谱数据，并对不同填充物波形规律进行对比分析；然后，基于支持向量机算法对波形特征进行提取和分类识别，建立了一种空洞填充物的人工智能辨识方法。研究结果表明，采用傅里叶变换前的平均值、方差、平均绝对离差和傅里叶变换后的最大幅度值max(fft(X))四个统计量作为支持向量机的识别特征，可以有效区分出衬砌背后填充物的六种类型；当采取单一倾向数据时，识别准确率较好，六种物质二分类问题准确率均可以达到90%以上。 |
| 期刊名称： | 现代隧道技术 |
| 出版日期： | 202202 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 45-52 |
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