基于SVM的露天边坡稳定性预测模型研究及R语言实现

作     者：肖敏 王小天 韩路朋 XIAO Min;WANG Xiaotian;HAN lupeng

作者机构：浙江金安设计研究有限公司浙江遂昌323300 

出 版 物：《露天采矿技术》 (Opencast Mining Technology)

年 卷 期：2018年第33卷第1期

页      码：38-42页

摘      要：在综合考虑影响露天边坡稳定性的11类指标后,引入支持向量机理论,通过统计各类模型误判样本个数,建立了露天边坡稳定性等级判别的最优模型。通过借助R语言实现了分层随机抽样的技术,保证了训练集与测试集样本数据的随机性和差异性。研究表明:基于SVM理论的露天边坡稳定性分级预测模型,可靠性强、预测准确率高。

主 题 词：边坡稳定性 预测模型 支持向量机 R语言 分层随机抽样 

学科分类：081901[081901] 0819[工学-海洋工程类] 08[工学] 

D　O　I：10.13235/j.cnki.ltcm.2018.01.011

馆 藏 号：203283369...