基于改進麻雀搜索算法和支持向量機的邊坡穩(wěn)定性

摘要： 邊坡失穩(wěn)是由多種因素共同作用的結(jié)果，常規(guī)的數(shù)學(xué)模型難以準確預(yù)測。為提高邊坡穩(wěn)定性預(yù)測精度，采用多策略融合改進麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)優(yōu)化支持向量機(support vector machine, SVM),進而建立邊坡穩(wěn)定性預(yù)測模型(ISSA-SVM模型)。將重度、黏聚力、內(nèi)摩擦角、邊坡角、邊坡高、孔隙壓力比... （共8頁）