基于NMI-FA-DELM模型的土壤热导率预测

作     者：雷宇 黄亦凡 罗学东 周盛涛 付超 LEI Yu;HUANG Yifan;LUO Xuedong;ZHOU Shengtao;FU Chao

作者机构：中国地质大学(武汉)工程学院湖北武汉430074 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(42072309) 武汉市基础研究知识创新计划项目(20220208010199) 中国地质大学(武汉)中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUGDCJJ202217) 湖北省爆破工程重点实验室基金资助项目(HKLBEF202002) 

出 版 物：《华南理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2023年第51卷第9期

页      码：129-138页

摘      要：土壤热导率是影响地下温度分布的重要土壤性质,在岩土工程和土木工程施工设计中有重要意义,采用合理手段对其进行预测可有效解决测量耗时长、过程复杂等问题。针对土壤热导率数据非线性和时序性等特征,文中提出一种基于归一化互信息法(NMI)下的萤火虫算法(FA)优化极限学习机(DELM)预测模型(NMI-FA-DELM)进行土壤热导率预测。该模型首先通过NMI筛选影响土壤热导率的关键参数,并将筛选后的参数作为数据集,然后用萤火虫算法优化下的极限学习机(FA-DELM)对土壤热导率进行预测,并对比统计预测方程、随机森林方法、BP神经网络模型、DELM模型、SVR(支持向量回归)模型的预测结果。研究结果表明,NMI-FA-DELM模型能有效预测土壤热导率,预测结果对应的均方根误差、平均绝对百分比误差、a10指数和决定系数分别为0.363、9.667%、0.961和0.92,其预测效果较其他预测模型更好,粘性土含量、含沙量对土壤热导率预测结果影响较大。NMI-FA-DELM模型可有效提高土壤热导率预测精度,对实际工程中预测土壤热导率有重要的指导意义。

主 题 词：土壤热导率 岩土工程 归一化互信息 极限学习机 萤火虫算法 

学科分类：080703[080703] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

核心收录：

D　O　I：10.12141/j.issn.1000-565X.220746

馆 藏 号：203123966...