基于随机森林算法的边坡稳定性预测

作者：姜泓任; 董庆波; 姜相松; 罗国成

来源：现代计算机(专业版), 2020, (36): 31-51.

• 边坡工程
• 随机森林
• 机器学习
• 稳定性

近年来,边坡相关工程在我国迅速发展,而对于边坡稳定性的评估与预测是边坡工程安全性的保障,也是边坡工程的重中之重。因此,对边坡工程的稳定性进行及时有效的预测有着重要意义。为了解决非线性边坡系统的复杂性,建立随机森林边坡稳定性预测模型。选取边坡土体重度、边坡高度、孔压值、黏聚力、内摩擦角以及边坡倾角6个特征作为随机森林的输入特征向量组成元素;安全系数作为随机森林的输出。对实际数据的训练预测结果表明,模型的决定系数接近于1,回归效果好,对于边坡的稳定性预测准确。研究结果证明随机森林边坡稳定性模型的可行性。

• 单位
  中铁建大桥工程局集团第一工程有限公司; 大连海事大学