基于贝叶斯逻辑回归模型的边坡稳定性预测

王大兵; 黄郁东; 韩振中; 徐考; 崔文海; 周苏华

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基于贝叶斯逻辑回归模型的边坡稳定性预测

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该研究中提出了一种基于贝叶斯逻辑回归模型的边坡稳定性预测方法。该方法以边坡稳定性为预测对象,选取边坡的坡高、坡角以及岩土体的黏聚力、内摩擦角、重度、孔隙压力比6个指标作为特征参数,通过贝叶斯推断对逻辑回归模型中的自变量的回归系数和截距进行了估计。在收集大量边坡数据集的基础上,研究了数据预处理方法(标准化、归一化至[0,1]、归一化至[-1,1])及3种先验分布(正态分布、柯西分布、t分布)对模型精度的影响。结果表明:将数据进行归一化处理后得到的预测结果在准确性上与采用标准化处理后得到的结果较为接近;采用不同形式的先验分布,模型优化结果差别不大,但发现各先验分布的平均值和标准差会影响回归系数(截距)的后验结果;在采用五折交叉验证的情况下,当数据预处理方法为归一化至[-1,1]且先验分布为正态分布时,模型的预测准确率最高,其AUC值达到了0.860。

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来源
《市政技术》 |2023年第10期|173-180|共8页
作者
王大兵; 黄郁东; 韩振中; 徐考; 崔文海; 周苏华;
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作者单位

贵州省交通建设工程质量监督执法支队;

湖南大学土木工程学院;

贵州省质安交通工程监控检测中心有限责任公司;

贵州省兴义公路管理局;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类土力学;
关键词
安全工程; 边坡稳定; 贝叶斯逻辑回归; 机器学习;

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