基于MABC-SVR的边坡安全系数预测模型

• 作者: 刘阳 王芬 郝建斌 魏兴梅
• 来源期刊: 安全与环境工程
• 学科: 工学
• 关键词: 改进的人工蜂群算法 支持向量回归 边坡稳定性 安全系数预测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 安全工程
• 页码范围: 178-182,189
• 页数: 6页
• 分类号: X948|TU43
• 字数: 4199字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2019.02.026

摘要

为避免原始人工蜂群算法(原始ABC算法)搜索时陷入局部最优解,提出一种改进的人工蜂群算法(MABC算法),该方法先将原始蜜源的适应度进行排序,找出适应度最高的蜜源,再在其周围搜索更优解,并采用MABC算法对支持向量回归(SVR)模型参数进行优化,实现对边坡安全系数的回归分析与预测.通过对两种算法进行函数测试,结果表明:MABC算法较原始ABC算法收敛速度快、全局性好.选取实例边坡数据构造训练集和测试集,采用MABC-SVR方法基于建立的边坡安全系数预测模型进行预测,结果表明:均方根误差为0.004 6,最大相对误差为7.62％,回归系数为0.967 2.可见,建立的边坡安全系数预测模型准确度较高,可推广使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘阳	长安大学地质工程与测绘学院	41	51	5.0	6.0
2	郝建斌	长安大学地质工程与测绘学院	21	165	6.0	12.0
3	魏兴梅	长安大学地质工程与测绘学院	3	3	1.0	1.0
4	王芬	长安大学地质工程与测绘学院	2	2	1.0	1.0