本文選題：多核二分類相關(guān)向量機(jī)(MK-TCRVM) + 邊坡穩(wěn)定性　； 參考：《中國安全科學(xué)學(xué)報》2017年01期

【摘要】：為提高邊坡穩(wěn)定性估計方法的精度及計算效率,將混合智能優(yōu)化算法(HIOA)與多核二分類相關(guān)向量機(jī)(MK-TCRVM)算法相結(jié)合,建立HIOA優(yōu)化的MK-TCRVM(HIOA-MK-TCRVM)算法,并用其估計巖質(zhì)邊坡及土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性。同時,基于單核二分類相關(guān)向量機(jī)、支持向量機(jī)(SVM)等算法建立其他的邊坡穩(wěn)定性估計模型,并與HIOA-MK-TCRVM算法進(jìn)行精度與稀疏性對比分析。最后,分析HIOA算法優(yōu)化MK-TCRVM算法參數(shù)的效果。結(jié)果表明,HIOA-MK-TCRVM算法對訓(xùn)練集與測試集邊坡穩(wěn)定性估計的準(zhǔn)確率均達(dá)到100%,其精度優(yōu)于其他邊坡穩(wěn)定性估計模型;HIOA-MK-TCRVM算法的相關(guān)向量數(shù)占訓(xùn)練樣本數(shù)的25%以內(nèi),模型稀疏化效果明顯;向HIOA算法中加入遺傳操作后,其進(jìn)化速度及最優(yōu)解均得到較好的改善。
[Abstract]:In order to improve the accuracy and computational efficiency of the slope stability estimation method, a HIOA optimized MK-TCRVM-based MK-TCRVM-based MK-TCRVM-based algorithm is established by combining the hybrid intelligent optimization algorithm (HIOAA) with the multi-kernel two-classification correlation vector machine (MK-TCRVM-based). The stability of rock and soil slopes is estimated by using the algorithm. At the same time, other slope stability estimation models are established based on single-core two-classification correlation vector machine, support vector machine and SVM, and the accuracy and sparsity are compared with HIOA-MK-TCRVM algorithm. Finally, the effect of HIOA algorithm to optimize the parameters of MK-TCRVM algorithm is analyzed. The results show that the accuracy of HIOA-MK-TCRVM algorithm for slope stability estimation of training set and test set is 100, and the accuracy of HIOA-MK-TCRVM algorithm is better than that of other slope stability estimation models. The correlation vector number of HIOA-MK-TCRVM algorithm is less than 25% of the training samples, and the sparse effect of the model is obvious. After adding genetic operation to HIOA algorithm, the evolutionary speed and optimal solution are improved.
【作者單位】： 東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院;武漢大學(xué)測繪學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(41374007) 江西省自然科學(xué)基金資助(20151BAB213031) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項目(GJJ150592)
【分類號】：TU43;TP18

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本文編號：1775747