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机器学习在边坡稳定性评价中的应用
边坡稳定性评价结果的正确与否直接关系到边坡工程的成败,对边坡稳定性做出准确有效地预测预报是岩土工程域亟待解诀的关键课题之一。为解决边坡稳定性的合理预测问题,本书在介绍机器学习等方法的基本原理之后,提出几种基于机器学习算法EL,RF,XCBOOST,LSTM,GRU,Prophet,MARS,AN以及Boost方法的各种变体的边坡稳定性预测模型,并对实际边坡的稳定性进行预测,为实现快速、经济、安全的边坡工程设计提供一种新的途径。
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