【摘 要】
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传统计算方法难以准确地描述边坡稳定问题高度复杂的非线性特征,为此提出基于和声搜索(HS)与相关向量机(RVM)的边坡稳定性分析模型。由于边坡安全系数预测存在小样本、非线性
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院,西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地,
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传统计算方法难以准确地描述边坡稳定问题高度复杂的非线性特征,为此提出基于和声搜索(HS)与相关向量机(RVM)的边坡稳定性分析模型。由于边坡安全系数预测存在小样本、非线性、高维数等特征,采用RVM可以快速得出准确率更高的预测值,以及预测值的后验概率分布,并建立置信区间。由于RVM预测效果取决于核函数类型及参数选取的合理性,引入了泛化能力、插值能力均较强的混合核函数;并利用拉丁超立方抽样(LHS)初始化和声记忆库;后采用HS算法对混合核函数的参数组合进行全局寻优。通过编写Matlab程序,以预测值的平均绝对误差(MAE)最小化为寻优目标,建立基于HS-RVM的边坡稳定性分析模型。应用实例证明:HS-RVM充分挖掘了两算法的计算能力;模型不仅精度高,而且计算速度快,简单易用;在实际工程计算中有良好的应用前景。
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