【摘 要】
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论文通过主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)的方法,对影响边坡稳定性的6个因素(坡高、坡角、内聚力、内摩擦角、容重和空隙压力比)进行了特征提取,消除影响因素间
【机 构】
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河北地质大学勘查技术与工程学院,不详
【基金项目】
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国家自然科学基金(41301015),河北省教育厅重点项目(ZD2016038),河北地质大学第十四届学生科技基金重点科研项目(KAG004).
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论文通过主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)的方法,对影响边坡稳定性的6个因素(坡高、坡角、内聚力、内摩擦角、容重和空隙压力比)进行了特征提取,消除影响因素间的相关性,降低维数;然后引进支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)方法对降维处理后的数据集进行训练,并利用粒子群优化方法(ParticleSwarmOptimization,PSO)对SVM的参数进行优化;最后,通过对36组工程边坡实例中的31组进行仿真回归,建立了边坡稳定性的PCA-PS
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