【摘 要】
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本文提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的边坡稳定性预测方法,采用线性函数,多项式函数和径向基函数三种核函数,进行机器学习,经过反复计算和对比分析,建立精度较高的
【机 构】
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中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室
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本文提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的边坡稳定性预测方法,采用线性函数,多项式函数和径向基函数三种核函数,进行机器学习,经过反复计算和对比分析,建立精度较高的边坡稳定安全系数预测模型。以实例数据作为学习样本和测试样本,对模型进行检验,结果表明LS-SVM建模预测速度快,其预测精度与GA-BP神经网络算法和改进支持向量机算法(-νSVR)基本相近,将其用于边坡稳定性预测是可行的。
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