基于SVM的露天边坡稳定性预测模型研究及R语言实现

作者：肖敏; 王小天; 韩路朋

来源：露天采矿技术, 2018, 33(01): 38-42.

DOI：10.13235/j.cnki.ltcm.2018.01.011

• 边坡稳定性
• 预测模型
• 支持向量机
• R语言
• 分层随机抽样

在综合考虑影响露天边坡稳定性的11类指标后,引入支持向量机理论,通过统计各类模型误判样本个数,建立了露天边坡稳定性等级判别的最优模型。通过借助R语言实现了分层随机抽样的技术,保证了训练集与测试集样本数据的随机性和差异性。研究表明:基于SVM理论的露天边坡稳定性分级预测模型,可靠性强、预测准确率高。