基于支持向量机法的降雨型边坡可靠性预测模型
温州市民间融资管理条例摘 要
t5004降雨型边坡灾害是人类生命财产安全的巨大威胁，因此研究降雨型边坡的可靠性预测具有重要的工程应用效价。支持向量机法是一种基于统计学习理论的分类、回归方法，通过将问题转化到高维空间中，使得线性不可分问题变为线性可分或近似线性可分问题，具有较高的分类准确率和较好的泛化能力。本文通过系统地利用支持向量机法对降雨型边坡可靠性进行预测，并选取新河县气象站、许昌市气象站以及南阳市气象站的降雨数据为训练数据和测试数据，分别进行模型的训练和测试。结果表明，所构建的基于支持向量机法的降雨型边坡可靠性预测模型具有较高的可靠性和准确性，可为工程实践提供有力支持。
关键词：降雨型边坡；可靠性预测；支持向量机法；高维空间；泛化能力；训练数据；测试数据
Abstract
Rainfall-induced slope disasters pose a huge threat to human life and property safety. Therefore, it is of great engineering value to study the reliability prediction of rainfall-induced slopes. Support vector machine (SVM) method is a type of classification and regression method based on statistical learning theory. By transforming the problem into high-dimensional space, SVM can turn linearly inseparable problems into linearly separable or approximately linearly separable problems, with high classification accuracy and good generalization ability. In this paper, SVM is systematically used to predict the reliability of rainfall-induced slopes. The rainfall data of the meteorological stations in Xinhe County, Xuchang City, and Nanyang City are selected as training data and testing data for model training and testing, respectively. The results show that the SVM-based rainfall-induced slope reliability prediction model has high reliability and accuracy, and can provide strong support for engineering practice.
Keywords: Rainfall-induced slope; Reliability prediction; Support vector machine; High-dimensional space; Generalization ability; Training data; Testing data
1. 引言
降雨型边坡灾害是指由降雨引起的边坡失稳或滑坡，是一种极其危险的自然灾害形式。由于降雨型边坡灾害具有突发性、不可预测性、多发性等特点，因此预测降雨型边坡的可靠性成为了目前研究的热点和难点问题之一。为了减少降雨型边坡灾害给人类带来的危害，需要开展基于现代科学技术的可靠性预测研究。支持向量机法是近年来快速发展的一种分类、回归方法，具有较高的分类准确率和较好的泛化能力，因此可以应用于降雨型边坡的可靠性预测中。
2. 支持向量机法原理
刘子蔚支持向量机法是一种基于统计学习理论的分类、回归方法，它通过构建适当的核函数，将输入样本映射到高维空间中，从而使得线性不可分问题变为线性可分或近似线性可分问题，具有较高的分类准确率和较好的泛化能力。支持向量机法的基本原理如下：
八甲人(1) 构造决策函数
设训练数据集为玻璃粉
D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}
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其中，xi∈Rn为属性空间中的一个向量，yi∈{-1,+1}为xi的类别标记，i=1,2,...,n。构造一个线性分类决策函数f(x)=w·x+b，其中w∈Rn为法向量，决定超平面的方向，b为偏置，决定超平面的位置。
(2) 确定最优分离超平面
最优分离超平面是使得训练样本点满足最大间隔准则的分离超平面，即将训练样本点分成两类的超平面，它是唯一的。
(3) 引入核函数
对于非线性可分问题，可以通过引入核函数将输入空间映射到高维空间。核函数可以把低维空间中的点映射到高维空间中的点，使得在高维空间中的点更容易线性可分或近似线性可分。常用的核函数有线性核、多项式核、径向基函数核等。
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