【摘 要】
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影响公路边坡稳定性的因素众多,各因素与边坡稳定性之间的关系是未知且非线性的,常规简单数学模型难以对边坡稳定性进行有效评价。通过主成分分析法(Principal Component Ana
【基金项目】
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国家自然科学基金(41807231);河北省自然科学基金(D201903182);河北省教育厅青年基金(QN2019196);河北省教育厅在读研究生创新能力培养资助项目(CXZZSS2019115);河北地质大学第十六届学生科技基金后补助科研项目(KAD201906)
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影响公路边坡稳定性的因素众多,各因素与边坡稳定性之间的关系是未知且非线性的,常规简单数学模型难以对边坡稳定性进行有效评价。通过主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)去除影响因素间的相关性,将影响边坡稳定性的6个因素(容重、内聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙水压力比)进行主成分提取,得到4个主成分,作为遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型的输入变量,以边坡稳定性作为输出
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