论文摘要
为了提高边坡安全系数估算的精度,将模糊C均值聚类算法（FCM）和支持向量机算法（SVM）相结合,建立FCM-SVM模型,并将其运用到边坡安全系数估算。该模型首先通过FCM将训练集划分为基于不同聚类中心的子集,利用SVM建立每一类子集模型;其次通过欧式距离选择相应模型进行测试样本边坡安全系数估算,并以估算结果的平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）和均方根误差（RMSE）进行模型评价。工程实例证明:基于FCM-SVM的边坡安全系数估算结果精度优于其他边坡安全系数估算模型,且可靠性强、简单易用。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李建新,刘小生,肖海平,黄俊
关键词: 边坡,安全系数,支持向量机,模糊均值聚类,欧式距离
来源: 矿业研究与开发 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 江西理工大学建筑与测绘工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(41561091),江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ170524)
分类号: TD32;TD80
DOI: 10.13827/j.cnki.kyyk.2019.10.015
页码: 76-79
总页数: 4
文件大小: 200K
下载量: 95
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