【摘 要】
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近年来,边坡稳定性预测得到了广泛的研究,及时、准确的预测可以有效地预防边坡破坏灾害的发生.提出了一种基于相关向量机(relevance vector machine,RVM)的边坡稳定性预测模型,结合京-新高速公路高堑边坡工程实例,通过对比支持向量机(support vector machine,SVM)模型、径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络模型和RVM模型的拟合及预测结果来分析其可行性.结果表明:相较于SVM模型和RBF神经网络模型,RVM模型的3种预测指标值均
【机 构】
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河北工业大学土木与交通学院,天津300401;张家口市京新高速公路管理处,张家口075000
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近年来,边坡稳定性预测得到了广泛的研究,及时、准确的预测可以有效地预防边坡破坏灾害的发生.提出了一种基于相关向量机(relevance vector machine,RVM)的边坡稳定性预测模型,结合京-新高速公路高堑边坡工程实例,通过对比支持向量机(support vector machine,SVM)模型、径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络模型和RVM模型的拟合及预测结果来分析其可行性.结果表明:相较于SVM模型和RBF神经网络模型,RVM模型的3种预测指标值均是最小的.其中,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别降低了86.02％和22.11％,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别降低了72.05％和1.09％,相对均方误差(relative root mean square error,RRMSE)也分别降低了75.89％和21.13％,表明RVM是一种预测边坡稳定性的稳健工具,该方法能较为准确地预测出不同指标下的边坡安全系数.
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