基于HIOA-MK-TCRVM算法的边坡稳定性估计模型

• 作者: 周世健 姚宜斌 张立亭 罗亦泳
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多核二分类相关向量机(MK-TCRVM) 边坡稳定性 混合智能优化算法(HIOA) 粒子群优化(PSO) 二分类相关向量机(TCRVM)
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术科学
• 页码范围: 116-121
• 页数: 6页
• 分类号: X913.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2017.01.021

摘要

为提高边坡稳定性估计方法的精度及计算效率,将混合智能优化算法(HIOA)与多核二分类相关向量机(MK-TCRVM)算法相结合,建立HIOA优化的MK-TCRVM(HIOA-MK-TCRVM)算法,并用其估计岩质边坡及土质边坡稳定性.同时,基于单核二分类相关向量机、支持向量机(SVM)等算法建立其他的边坡稳定性估计模型,并与HIOA-MK-TCRVM算法进行精度与稀疏性对比分析.最后,分析HIOA算法优化MK-TCRVM算法参数的效果.结果表明,HIOA-MK-TCRVM算法对训练集与测试集边坡稳定性估计的准确率均达到100％,其精度优于其他边坡稳定性估计模型;HIOA-MK-TCRVM算法的相关向量数占训练样本数的25％以内,模型稀疏化效果明显;向HIOA算法中加入遗传操作后,其进化速度及最优解均得到较好的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚宜斌	武汉大学测绘学院	152	2009	26.0	39.0
2	张立亭	东华理工大学测绘工程学院	99	900	16.0	25.0
3	罗亦泳	东华理工大学测绘工程学院	45	335	10.0	16.0
5	周世健	东华理工大学测绘工程学院	68	789	16.0	25.0