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| 基于RF-ELM模型的边坡稳定性预测研究 | |
| 引用本文： | 邵良杉,马寒,温廷新.基于RF-ELM模型的边坡稳定性预测研究[J].中国安全生产科学技术,2015(3):93-98. |
| 作者姓名： | 邵良杉 马寒 温廷新 |
| 作者单位： | 辽宁工程技术大学系统工程研究所 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(71371091);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2012027) |
| 摘 要： | 为实现对边坡稳定性的有效预测,将极限学习机算法与旋转森林算法相结合,并依据影响边坡稳定性的六项重要因素,建立了边坡稳定性预测的RF-ELM预测模型。该模型是以极限学习机算法为基分类器,以旋转森林算法为框架的集成学习模型,利用UCI数据库中三组数据集验证了该集成模型确实提高了ELM的预测性能。将RF-ELM模型应用于边坡稳定性的预测问题中,结合39组工程实例数据进行预测实验,结果表明该模型具有较高的预测精度,可有效的对边坡稳定性进行预测。 |
| 关 键 词： | 边坡稳定性 极限学习机 旋转森林 分类器集成 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |