【摘 要】
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为准确反映边坡渗压与影响因素之间复杂的非线性关系,提高渗压预测的精度及稳定性,将随机森林(random forest,RF)算法引入到边坡渗压预测中。通过分析影响边坡渗压的主要因素
【基金项目】
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三峡库区地质灾害教育部重点实验室(三峡大学)开放研究基金(2015KDZ03),安徽省科技攻关计划项目(1604a0802106)
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为准确反映边坡渗压与影响因素之间复杂的非线性关系,提高渗压预测的精度及稳定性,将随机森林(random forest,RF)算法引入到边坡渗压预测中。通过分析影响边坡渗压的主要因素,选取水位因子、降雨因子、时效因子作为模型输入变量,分析袋外(out-ofbag,OOB)数据误差,确定参数的最优组合,构建一种基于RF算法的边坡渗压预测模型。对某渠道边坡的渗压实测数据进行分析预测,并与BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型及逐步回归模型进行对比。结果表明,
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