基于PSO和LSSVM的边坡稳定性评价方法

• 作者: 马文涛
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 边坡稳定性评价 粒子群算法 最小二乘支持向量机 参数优化
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 页码范围: 845-848
• 页数: 4页
• 分类号: TU457
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2009.03.049

摘要

提出了基于粒子群算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的边坡稳定性评价方法.该模型既利用了最小二乘支持向量机求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性,同时也利用了粒子群算法快速全局优化的特点.粒子群算法用于搜索最小二乘支持向量机模型的最优参数,然后将模型用于预测边坡的安全系数.计算结果表明,该方法是合理的、有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马文涛	宁夏大学数学计算机学院	34	246	9.0	15.0