基于ν-SVR算法的边坡稳定性预测

作者：余志雄; 周创兵; 李俊平; 史超

来源：岩石力学与工程学报, 2005, (14): 2468-2475.

• 岩土工程
• 支持向量机
• 边坡稳定性
• ν-SVR(support vector regression)预测
• 边坡设计
• 模型选择
• 留一法
• 网格搜索法 geotechnical engineering
• support vector machine
• slope stability
• v -SVR(support vector regression) prediction
• slope design
• model selection
• leave-one-out method
• grid-search method

提出基于一种改进支持向量机算法(ν-SVR)的边坡稳定性预测方法,直接利用边坡的特征参数快速预测边坡稳定性。为解决算法中模型选择困难的问题,用留一法设计预测模型,用网格搜索法搜索最优参数。留一法可以避免传统方法中根据经验确定预测模型的缺点,较为客观地获取合适的预测模型。网格搜索法可以保证搜索到合适的参数。计算结果显示,联合运用这两种方法可以获得合适的预测模型。利用该预测模型对82个圆弧破坏边坡实例中的71个实例进行学习,对另外11个实例进行推广预测,取得了较好的效果,其预测精度明显优于一种改进BP神经网络算法和常规SVR算法,与GA-BP神经网络算法相近。在此基础上,提出基于ν-SVR算法的边...

• 单位
  水资源与水电工程科学国家重点实验室; 武汉大学