徐云涛，陈建荣，钱 彬，李秉宜，楼华锋

(1.浙江省交通规划设计研究院有限公司，杭州 310006；2.南京水利科学研究院 岩土工程研究所，南京 210024；3. 河海大学，南京 210098)

0 引 言

在东南沿海地区，公路建设与运营过程中，经常遇到由于地基的不均匀沉降和过大沉降引起的路面横纵向开裂、桥头跳车等病害，对交通运输造成了安全隐患。合理的地基处理方案，能预防或减缓此类问题的发生。

近年来，人工智能与机器学习的应用在各个行业飞速发展。K近邻算法是机器学习中较简单有效的方法之一。这是一种监督学习，可以较快速对特征空间中的数据进行归类[1]。在工程领域，该方法已有一些应用，例如在岩性识别与分析[1]以及雷达信号识别[2]；在交通运输领域，K近邻无参数回归算法已成为成熟的交通流量预测方法[3]；在土木与工程设计领域，则应用的较少。

通过在一个地区的前期设计资料基础上，采用K近邻算法，以处理方式为分类标签对不同地质分布的地基进行处理，形成一套快速方案选择方法，提高设计工作效率。

1 K近邻算法的实现

1.1 算法原理

在模式识别中，K近邻算法是一个用来进行分类的非参数方法，输入的数据为特征空间中的训练数据集，而最终的输出为分类标签。以图1的情况，测试圆点要被决定属于哪个类，如果K=3，由于三角形所占比例为2/3，测试点将被赋予三角形那个类；如果K=5，由于方形所占比例为3/5，因此测试点属于方形类。

1.2 计算流程

依据K近邻算法进行分类的一般流程如下：