论文摘要
由于历史边坡样本数量不足,使用传统机器学习方法进行边坡稳定性评估往往会出现过拟合问题。以贝叶斯网络为框架,结合模糊理论与支持向量机,建立一种边坡地震失稳规模评估新方法。采用模糊理论求解贝叶斯网络参数的先验分布,同时采用支持向量机求解贝叶斯网络参数的实际样本潜在分布;利用贝叶斯估计方法将先验分布与实际样本潜在分布结合,以得到既满足基本规律又体现样本非线性与随机性的边坡地震失稳规模贝叶斯网络。利用建立好的贝叶斯网络对32个实际边坡样本进行失稳规模评估,正确率为81.25%。通过与基于先验知识的贝叶斯网络、基于实际样本的支持向量机进行对比,可以看出,提出的方法解决了样本不足带来的过拟合问题,正确率有很大提升。并且,该方法在边坡属性不完整的情况下也能对失稳规模作出有效评估。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘阳,张建经,李孟芳,朱崇浩,向波
关键词: 边坡工程,地震失稳规模,贝叶斯网络,先验知识,模糊理论,支持向量机
来源: 岩石力学与工程学报 2019年S1期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 地质学,建筑科学与工程,自动化技术
单位: 西南交通大学土木工程学院,四川省交通运输厅公路规划勘察设计研究院
基金: 国家重点研发计划(2017YFC0504901),四川交通建设科技项目(2016B2–2),西南交通大学博士研究生创新基金(D-CX201804)~~
分类号: TU435;TP18
DOI: 10.13722/j.cnki.jrme.2018.0491
页码: 2807-2815
总页数: 9
文件大小: 846K
下载量: 393
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