【摘 要】
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传统的确定性分析方法难以准确描述边坡工程中复杂的非线性特性,为此提出能有效处理复杂非线性问题的分类与回归树(CART)算法来对边坡稳定性进行预测,并结合交叉验证法和网格
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传统的确定性分析方法难以准确描述边坡工程中复杂的非线性特性,为此提出能有效处理复杂非线性问题的分类与回归树(CART)算法来对边坡稳定性进行预测,并结合交叉验证法和网格搜索法建立了合适的边坡稳定性预测模型。根据收集到的82个边坡实例,使用其中71个实例开展模型学习,剩余11个实例进行预测;并与GA-BP算法、v-SVR算法、GP算法、E-RVM算法、PCA-GEP算法及HS-RVM算法建立的预测模型进行对比分析。研究结果表明,CART算法建立的模型精度高,泛化能力强,其预测结果要明显优于GA-BP算法等6
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