基于BCABC-SVM的边坡稳定性预测
胡军
王凯凯
董建华
1.辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山,1140512.辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山,1140513.辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山,114051
摘要：为了准确地对边坡稳定性进行预测,采用支持向量机(SVM)建立边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系.针对支持向量机参数对预测效果的影响,采用基于细菌趋化的蜂群算法(BCABC)对其进行优化选择,提出了边坡稳定性预测的细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型.运用该方法对边坡实例进行预测,预测结果与边坡稳定性实际状态相吻合,结果表明,基于细菌趋化的蜂群优化支持向量机模型在边坡稳定性评价中具有一定的可靠性和有效性.
关键词：边坡稳定蜂群算法细菌趋化微粒群算法自适应移动步长支持向量机参数选择归一化处理
分类号：TU457(土力学、地基基础工程)
资助基金：国家自然科学基金(51274053)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 222-227 )
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