為防止滑坡,避免發(fā)生事故,將差分進(jìn)化（DE）算法與改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）有機(jī)組合,提出了一種基于DE-MELM的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法。該方法首先在M估計(jì)基礎(chǔ)上利用加權(quán)最小二乘方法計(jì)算ELM輸出權(quán)值,以減少數(shù)據(jù)粗差對(duì)ELM預(yù)測(cè)的干擾;然后采用DE算法優(yōu)化該ELM隱含層輸入權(quán)值和偏差,以降低隨機(jī)選取參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)性能的影響;最后通過(guò)所建立的DE-MELM土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)例仿真驗(yàn)證。仿真驗(yàn)證結(jié)果表明:較之于標(biāo)準(zhǔn)ELM方法和基于M估計(jì)的ELM方法,所提出的DE-MELM方法僅經(jīng)過(guò)15次迭代即可取得較為理想的預(yù)測(cè)精度,并對(duì)數(shù)據(jù)粗差具有較強(qiáng)的抗干擾能力,從而驗(yàn)證了其可行性和有效性。 

【文章來(lái)源】：安全與環(huán)境工程. 2020,27(04)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)
    1. 1 標(biāo)準(zhǔn)極限學(xué)習(xí)機(jī)
    1.2 MELM算法
2 差分進(jìn)化(DE)算法
    2. 1 變異操作
    2. 2 交叉操作
    2. 3 選擇操作
3 基于DE-MELM的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)方法
4 實(shí)例驗(yàn)證
    4. 1 樣本構(gòu)建
    4. 2 參數(shù)分析
    4. 3 抗粗差性驗(yàn)證
5 結(jié)論與建議



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