基于GA与SVM的最危险滑动面识别

• 作者: 赵洪波
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 支持向量机 位移反分析 遗传算法 有限元
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 页码范围: 2011-2014
• 页数: 4页
• 分类号: TB115|TD824.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2006.11.030

摘要

结合支持向量机与遗传算法,提出了一种边坡最危险滑动面识别的新方法.这种方法基于正交设计和极限平衡分析获得学习样本,通过支持向量机学习,从而获得最危险滑动面与安全系数之间的非线性映射关系,再用遗传算法从全局空间上搜索,进行最危险滑动面的识别,并同时获得对应的最小安全系数,该方法计算速度快、效率高.给出了两个算例,结果是令人满意的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵洪波	中国科学院岩土力学重点实验室	15	706	12.0	15.0