[1]刘相龙,刘仲武,马灵会,等.基于支持向量机的边坡稳定性系数预测及变量分析[J].水利与建筑工程学报,2023,(01):172-178.[doi:10.3969/j.issn.1672-1144.2023.01.026]
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基于支持向量机的边坡稳定性系数预测及变量分析()
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《水利与建筑工程学报》[ISSN:1672-1144/CN:61-1404/TV]

卷:
期数:
2023年01期
页码:
172-178
栏目:
出版日期:
2023-02-28

文章信息/Info

作者:
刘相龙1; 刘仲武1; 马灵会2; 任凯2; 王晓东1
1．中兰铁路客运专线有限公司，甘肃 兰州 730000；2．甘肃土木工程科学研究院有限公司，甘肃 兰州 730000
关键词:
边坡稳定性系数; 支持向量机; 变量分析; 机器学习
分类号:
ＴＵ431
DOI:
10.3969/j.issn.1672-1144.2023.01.026
文献标志码:
A
摘要:
边坡稳定性研究对于地质灾害的防治尤为重要，为了研究不同机器学习模型的边坡稳定性预测效果，以边坡稳定性系数为预测对象，选择重度、黏聚力、内摩擦角、边坡高度、坡角、孔隙压力比为输入变量，建立了基于支持向量机（ＳＶＲ）的边坡稳定性系数预测模型。研究了不同核函数对 ＳＶＲ模型预测结果的影响，对比了 ＳＶＲ模型与极限学习机（ＥＬＭ）模型、ＢＰ神经网络模型的预测效果，分析了各输入变量对 ＳＶＲ模型与 ＥＬＭ模型预测性能的影响。结果表明：基于 ＳＶＲ的边坡稳定性系数预测模型的预测效果较好，其中采用了 ＲＢＦ核函数的 ＳＶＲ模型预测效果较好，平均绝对误差为 8．10％，均方根误差为 0．034；输入变量对 ＳＶＲ模型与 ＥＬＭ模型的影响较大，剔除各变量后 ＳＶＲ模型预测结果的均方根误差变化小于 0．02，因此本文建立的 ＳＶＲ模型具有更好的稳定性。

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2022-09-14 修稿日期：2022-10-29
基金项目：甘肃省住房和城乡建设厅建设科技项目（ＪＫ2021－46；ＪＫ2021－55）
作者简介：刘相龙（1988—），男，工程师，主要从事铁路建设管理工作。Ｅ-ｍａｉｌ：371172607＠ｑｑ．ｃｏｍ
更新日期/Last Update: 1900-01-01