基于GS-SVM的边坡稳定性预测模型GS-SVM-based prediction model for slope stability
张云雁
摘要(Abstract)：
针对影响边坡稳定多个相关因素的复杂性和不确定性,以及数据样本的不平衡,现有的方法无法提供精确的边坡稳定性结果等原因,需要迫切开发复杂的数据处理算法。本文通过详细调查获取了1994—2011年221个圆弧形滑坡案例中边坡高度、倾角和边坡坡体容重、黏聚力、内摩擦角、孔隙水压系数等特征参数及其相对应的稳定性状态(稳定、失稳)组成了模型样本库。然后,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法进行边坡稳定性的预测分析,并采用精准率、AUC值和F1-Score评估模型预测性能。通过具体工程实例表明:SVM模型分类精确率、AUC以及Ce分别为0.970、0.898和0.925,明显优于GB、RF、KNN等模型,其预测结果具有很高的可信度。
关键词(KeyWords)： 边坡稳定性;支持向量机;预测分析;边坡设计
基金项目(Foundation): 国家重点研发计划项目(2018YFC0407102)
作者(Author): 张云雁
DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2020.11.025
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