基于分类与回归树算法的边坡稳定性分析

• 作者: 樊奇
• 来源期刊: 甘肃水利水电技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 边坡工程 边坡稳定性分析 分类与回归树 交叉验证 网格搜索
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: P642.22
• 字数: 3109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19645/j.issn2095-0144.2018.12.010

摘要

传统的确定性分析方法难以准确描述边坡工程中复杂的非线性特性,为此提出能有效处理复杂非线性问题的分类与回归树(CART)算法来对边坡稳定性进行预测,并结合交叉验证法和网格搜索法建立了合适的边坡稳定性预测模型.根据收集到的82个边坡实例,使用其中71个实例开展模型学习,剩余11个实例进行预测;并与GA-BP算法、v-SVR算法、GP算法、E-RVM算法、PCA-GEP算法及HS-RVM算法建立的预测模型进行对比分析.研究结果表明,CART算法建立的模型精度高,泛化能力强,其预测结果要明显优于GA-BP算法等6种算法所建立模型的预测结果,同时建模方法简单易用,在实际工程中有很好的应用推广前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊奇	成都理工大学环境与土木工程学院	2	6	1.0	2.0