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对于滑坡易发性预测建模，连续型环境因子在频率比分析时的属性区间划分数量（attribute interval numbers，AIN）和不同易发性预测模型是两个重要不确定性因素.为研究这两个因素对建模的影响规律，以江西省上犹县为例，考虑5种连续型环境因子AIN划分（4、8、12、16及20）和5种数据驱动模型（层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）、逻辑回归（logistic regression，LR）、BP神经网络（back-propagation neural network，BPNN）、支持向量机（support vector machine，SVM）和随机森林（random forest，RF）），总计25种不同工况下的滑坡易发性预测研究.再开展滑坡易发性指数的不确定性（包括精度评价和统计规律等）分析.结果表明:（1）对于同一模型，随着AIN值从4增加至8再到20时，易发性预测精度先逐渐提升，然后缓慢提升直至稳定；（2）对于同一AIN值，RF模型预测精度最高，其后依次为SVM、BPNN、LR和AHP模型；（3）在25种组合工况下，AIN=20和RF模型的预测精度最高，AIN=4和AHP模型精度最低，但在AIN=8和RF模型组合下的易发性建模效率较高且精度也较高；（4）更大的AIN值和更先进的机器学习模型预测出的滑坡易发性指数的不确定性相对较低，更符合实际的滑坡概率分布特征.在环境因子属性区间划分为8和RF模型工况下高效准确地构建滑坡易发性预测模型. 相似文献
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地下采煤会引起地表沉降、变形,甚至引发山体、河堤滑坡等地质灾害。采动坡体的稳定性研究一直是采矿工程中实际关心的问题。该文首先介绍分析了概率积分法移动变形稳态、动态预测模型以及基于极限平衡理论的单滑面采动坡体稳定性预测模型,提出了使用概率积分法结合Knothe时间函数对采动坡体稳定性进行预测分析的方法,并使用C#及XML Schema语言编制了相关的计算程序。最后,结合一个工程实例对采动坡体稳定性和动态变化过程进行了预测与分析,通过实测数据验证了提出方法的可行性,得出了采动引起的坡体下沉是影响坡体稳定性的主要因素,并提出了在坡体拉伸阶段进行注浆加固的方法。 相似文献