【碩士】粗糙集理論研究及其在隧道病害預(yù)測中的應(yīng)用【2007】

內(nèi)容簡介

　　學科專業(yè)：系統(tǒng)分析與集成　　授予學位：工學碩士　　學位授予單位：北京交通大學　　學位年度： 2007年　　摘要：數(shù)據(jù)挖掘是致力于數(shù)據(jù)分析和理解、揭示數(shù)據(jù)內(nèi)部蘊藏知識的技術(shù)，它成為未來信息技術(shù)應(yīng)用的重要目標之一。租糙集作為新生的數(shù)學工具，在許多方面克服了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析理論顯現(xiàn)出的諸多不足，成為數(shù)據(jù)挖掘重要工具之一?！　”疚闹饕獙诖植诩膶傩约s簡算法作了深入研究，分析主要算法的優(yōu)缺點，提出一些改進意見。重點提出一種新的屬性約簡算法： (1)該算法在生成可分辨矩陣的過程中，直接隨機選取屬性構(gòu)成約簡超集，避免對可分辨矩陣的存儲，解決空間復雜度問題；(2)在約簡超集的基礎(chǔ)上，使用基于信息熵的啟發(fā)式搜索方法去除冗余屬性，保證算法完備性，在一定程度上減小時間復雜度。文章以實驗證明算法的有效性?！　∷淼啦『Ψ乐问欠浅碗s的問題，目前使用的人工分析方法大多局限于具體的工程條件或病害類型，缺乏系統(tǒng)性和科學性。本文結(jié)合大量隧道病害的歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)背景知識，提出對隧道病害進行預(yù)測的一系列數(shù)據(jù)挖掘方法，綜合預(yù)測隧道可能發(fā)生的病害，挖掘病害潛在原因。首先，根據(jù)挖掘目標選取隧道基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和隧道秋檢數(shù)據(jù)為研究對象，使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法核實數(shù)據(jù)質(zhì)量；給出數(shù)據(jù)集成方法，合并隧道基礎(chǔ)信息與病害信息；最后建立基于粗糙集改進約簡算法和決策樹的病害等級預(yù)測模型，在2005年成都鐵路局隧道數(shù)據(jù)實驗的基礎(chǔ)上，對模型進行優(yōu)化調(diào)整。實驗證明模型對病害的預(yù)測率達70％以上，模型輸出規(guī)則可為專家分析病害潛在原因提供參考意見。文章最后總結(jié)在實驗中發(fā)現(xiàn)目前隧道防治存在的問題，有針對性的提出一些改進意見，完善病害防治工作?！　?

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