基于v-SVR算法的边坡稳定性预测

• 作者: 余志雄 史超 周创兵 李俊平
• 来源期刊: 岩石力学与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 岩土工程 支持向量机 边坡稳定性 (v-SVR(support vector regression)预测 边坡设计 模型选择 留一法 网格搜索法
• 年，卷（期）: 2005,（14）
• 页码范围: 2468-2475
• 页数: 8页
• 分类号: TU413.6
• 字数: 8350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6915.2005.14.011

摘要

提出基于一种改进支持向量机算法(v-SVR)的边坡稳定性预测方法,直接利用边坡的特征参数快速预测边坡稳定性.为解决算法中模型选择困难的问题,用留一法设计预测模型,用网格搜索法搜索最优参数.留一法可以避免传统方法中根据经验确定预测模型的缺点,较为客观地获取合适的预测模型.网格搜索法可以保证搜索到合适的参数.计算结果显示,联合运用这两种方法可以获得合适的预测模型.利用该预测模型对82个圆弧破坏边坡实例中的71个实例进行学习,对另外11个实例进行推广预测,取得了较好的效果,其预测精度明显优于一种改进BP神经网络算法和常规SVR算法,与GA-BP神经网络算法相近.在此基础上,提出基于( -SVR算法的边坡设计方法,能够快速、准确的获取不同方案下的边坡安全系数,评价其稳定性,为选择经济合理的边坡设计方案提供决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史超	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	4	64	3.0	4.0
2	周创兵	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	148	3919	36.0	54.0
3	李俊平	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	22	578	11.0	22.0
4	余志雄	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	11	254	8.0	11.0