《表1 PCA-Bayes判别模型的学习样本》

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《基于TSP和PCA-Bayes法的隧道围岩分级》

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铁路隧道围岩基本分级主要是根据岩石坚硬程度和岩体完整程度两个因素确定，再利用地下水状态及初始地应力状态加以修正[14]。在TSP成果解译时，常利用静态杨氏模量反映岩石坚硬程度、纵波速度及泊松比反映岩石完整程度，而以横波速度、波速比及泊松比的变化来判断地下水状态。因此，选择纵波速度vp/m·s-1（X1）、横波速度vs/m·s-1（X2）、纵横波速比（X3）、泊松比（X4）、密度/kg·m-3（X5）及静态杨氏模量/GPa（X6）作为判别指标，并选取50组TSP现场试验数据进行分析，其中40组作为学习样本，剩下10组作为待判样本，40组学习样本数据见表1，数据采集自成昆铁路邓家湾隧道D2K372+512～646、DK381+462～629及HDK1+660～HDK0+065里程段。