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基于PSO-SVM模型的边坡稳定性预测研究
1
作者
徐智超
陈匀杉
+2 位作者
邓超
丁乐
计静
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第9期3531-3537,共7页
为准确且高效地预测边坡稳定性,研究提出了一种基于粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization algorithm optimized Support Vector Machine,PSO-SVM)的边坡稳定性预测模型。该模型首先采用主成分分析法对特征数据进行降维,以...
为准确且高效地预测边坡稳定性,研究提出了一种基于粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization algorithm optimized Support Vector Machine,PSO-SVM)的边坡稳定性预测模型。该模型首先采用主成分分析法对特征数据进行降维,以提高模型的学习效率;其次,采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的超参数,以提高模型的预测精度与泛化能力。为验证模型有效性与可靠性,选取反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、随机森林(Random Forest,RF)与未优化的SVM作为对比试验模型,并将准确率、精确率、召回率与F_(1-score)作为各模型预测性能的评价指标,以对各模型的预测性能进行评估。研究结果显示,PSO-SVM模型在测试集的准确率、精确率、召回率与F_(1-score)分别为0.958、0.917、1和0.957,均为各模型的最高值,展现出最佳的预测性能与泛化能力。研究为边坡稳定性评估提供了有效参考,具有重要的工程意义。
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关键词
安全工程
边坡稳定性
主成分分析法
粒子群优化算法
支持向量机
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职称材料
2003~2022年中国东北对流层大气甲烷浓度时空分布与地质排放影响研究
2
作者
徐智超
陈匀杉
+3 位作者
单炜
邓超
刘湛军
计静
《气候与环境研究》
北大核心
2025年第1期77-93,共17页
中国东北存在中国最大的高纬度多年冻土分布带,随着全球气候变暖的加剧,多年冻土内储存的碳将逐渐解冻并以甲烷气体的形式释放,进而提高近地面对流层甲烷浓度,然而目前针对此区域近地面对流层甲烷浓度变化规律及排放源研究尚不清晰。本...
中国东北存在中国最大的高纬度多年冻土分布带,随着全球气候变暖的加剧,多年冻土内储存的碳将逐渐解冻并以甲烷气体的形式释放,进而提高近地面对流层甲烷浓度,然而目前针对此区域近地面对流层甲烷浓度变化规律及排放源研究尚不清晰。本文利用Aqua卫星搭载的AIRS(Atmospheric InfraredSounder)遥感资料对中国东北及全国区域2003~2022年对流层整体甲烷浓度时空分布情况及变化趋势进行分析,并结合国家气象及现场监测数据,研究了中国东北多年冻土区地表甲烷排放源及排放机理。结果表明:中国东北地区多年冻土带在四季中均具有较高的甲烷排放能力,甲烷浓度呈显著的双峰季节变化特征,第一个峰值出现在夏季(6~8月),最大值出现在8月,第二个峰值出现在冬季(12~2月),最大值出现在12月;中国东北地区对流层甲烷浓度平均增长率最大值出现在春季(平均值为6.05 ppb/a,1 ppb=10-9),这是因为多年冻土退化后冻结层下封存的古老碳逐渐暴露并以甲烷的形式释放;除产甲烷菌作用,储存在多年冻土冻结层的地质甲烷(亚稳态甲烷水合物,稳态甲烷水合物及地下深处或煤层产生的产热甲烷)也逐渐被释放。最后,结合现场监测结果给出了多年冻土区地质甲烷热—气—固耦合作用模型,为中国东北多年冻土区碳循环研究提供数据和技术支持。
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关键词
中国东北及全国区域
多年冻土
甲烷浓度
时空分布
地质释放源
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职称材料
题名
基于PSO-SVM模型的边坡稳定性预测研究
1
作者
徐智超
陈匀杉
邓超
丁乐
计静
机构
湖南城市学院国家级土木工程
实验
教学示范中心
东北林
业大
学
教育部
东北多年冻土区地质环境系统野外科学观测研究站
湖南城市学院湖南省城市地下基础设施
结构
安全与防灾工程研究中心
湖南城市学院湖南省数字化城乡空间规划关键技术
重点
实验室
湖南城市学院注浆工程技术研究中心
东北石油
大学
黑龙江省高校防灾减灾工程与防护工程
重点
实验室
哈尔滨工业大学教育部结构灾变与控制重点实验室
出处
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第9期3531-3537,共7页
基金
湖南省教育厅优秀青年基金项目(23B0737)。
文摘
为准确且高效地预测边坡稳定性,研究提出了一种基于粒子群优化支持向量机(Particle Swarm Optimization algorithm optimized Support Vector Machine,PSO-SVM)的边坡稳定性预测模型。该模型首先采用主成分分析法对特征数据进行降维,以提高模型的学习效率;其次,采用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的超参数,以提高模型的预测精度与泛化能力。为验证模型有效性与可靠性,选取反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、随机森林(Random Forest,RF)与未优化的SVM作为对比试验模型,并将准确率、精确率、召回率与F_(1-score)作为各模型预测性能的评价指标,以对各模型的预测性能进行评估。研究结果显示,PSO-SVM模型在测试集的准确率、精确率、召回率与F_(1-score)分别为0.958、0.917、1和0.957,均为各模型的最高值,展现出最佳的预测性能与泛化能力。研究为边坡稳定性评估提供了有效参考,具有重要的工程意义。
关键词
安全工程
边坡稳定性
主成分分析法
粒子群优化算法
支持向量机
Keywords
safety engineering
slope stability
principal component analysis
particle swarm optimization algorithm
support vector machine
分类号
X936 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
2003~2022年中国东北对流层大气甲烷浓度时空分布与地质排放影响研究
2
作者
徐智超
陈匀杉
单炜
邓超
刘湛军
计静
机构
湖南城市学院国家级土木工程
实验
教学示范中心
东北林
业大
学
教育部
东北多年冻土区地质环境系统野外科学观测研究站
湖南城市学院湖南省城市地下基础设施
结构
安全与防灾工程研究中心
湖南城市学院湖南城市学院注浆工程技术研究中心
湖南城市学院湖南省数字化城乡空间规划关键技术
重点
实验室
湖南城市学院材料与化学工程学院
东北石油
大学
黑龙江省高校防灾减灾工程与防护工程
重点
实验室
哈尔滨工业大学教育部结构灾变与控制重点实验室
出处
《气候与环境研究》
北大核心
2025年第1期77-93,共17页
基金
湖南省教育厅优秀青年基金项目23B0737、22B0790、23B0736
湖南省自然科学基金项目2023JJ50338
国家自然科学基金项目41641024。
文摘
中国东北存在中国最大的高纬度多年冻土分布带,随着全球气候变暖的加剧,多年冻土内储存的碳将逐渐解冻并以甲烷气体的形式释放,进而提高近地面对流层甲烷浓度,然而目前针对此区域近地面对流层甲烷浓度变化规律及排放源研究尚不清晰。本文利用Aqua卫星搭载的AIRS(Atmospheric InfraredSounder)遥感资料对中国东北及全国区域2003~2022年对流层整体甲烷浓度时空分布情况及变化趋势进行分析,并结合国家气象及现场监测数据,研究了中国东北多年冻土区地表甲烷排放源及排放机理。结果表明:中国东北地区多年冻土带在四季中均具有较高的甲烷排放能力,甲烷浓度呈显著的双峰季节变化特征,第一个峰值出现在夏季(6~8月),最大值出现在8月,第二个峰值出现在冬季(12~2月),最大值出现在12月;中国东北地区对流层甲烷浓度平均增长率最大值出现在春季(平均值为6.05 ppb/a,1 ppb=10-9),这是因为多年冻土退化后冻结层下封存的古老碳逐渐暴露并以甲烷的形式释放;除产甲烷菌作用,储存在多年冻土冻结层的地质甲烷(亚稳态甲烷水合物,稳态甲烷水合物及地下深处或煤层产生的产热甲烷)也逐渐被释放。最后,结合现场监测结果给出了多年冻土区地质甲烷热—气—固耦合作用模型,为中国东北多年冻土区碳循环研究提供数据和技术支持。
关键词
中国东北及全国区域
多年冻土
甲烷浓度
时空分布
地质释放源
Keywords
Northeast China
Permafrost
Methane concentration
Spatio−temporal distribution
Geological release source
分类号
P407 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO-SVM模型的边坡稳定性预测研究
徐智超
陈匀杉
邓超
丁乐
计静
《安全与环境学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
2003~2022年中国东北对流层大气甲烷浓度时空分布与地质排放影响研究
徐智超
陈匀杉
单炜
邓超
刘湛军
计静
《气候与环境研究》
北大核心
2025
0
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职称材料
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