基于K近邻算法的边坡稳定性预测

• 作者: 贾伦
• 来源期刊: 内蒙古煤炭经济
• 学科: 地球科学
• 关键词: 边坡稳定 K近邻 Scikit-Learn
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 技术与经济
• 页码范围: 113-114
• 页数: 2页
• 分类号: P642.2
• 字数: 1308字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0155.2018.19.061

摘要

采用K近邻算法对边坡稳定性进行预测,结合收集到的典型边坡样本,选取岩石重度、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力6个重要因素作为输入,边坡稳定性作为输出.利用机器学习中的开源框架Scikit-Learn,实现模型建立、参数调优与结果预测.结果表明,建立的K近邻模型预测结果与实际一致,简单易行,可以作为边坡稳定性预测的手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾伦	西安科技大学地质与环境学院	2	1	1.0	1.0