基于PCA-RVM的露天矿边坡稳定性预测模型

张研^1,2，吴哲康²，王鹏鹏²，邝贺伟²

1. 广西岩土力学与工程重点实验室2. 桂林理工大学土木与建筑工程学院

摘 要：针对当前露天矿边坡稳定性预测模型精度不高、效率低等问题,提出一种将主成分分析法（PCA）和相关向量机（RVM）相结合的露天矿边坡稳定性预测模型。该模型运用PCA对影响边坡稳定性的多个影响因素变量进行降维,筛选出4个相互独立的主成分变量;借助RVM映射边坡稳定性安全系数与主成分变量之间的非线性关系,建立基于PCA-RVM的露天矿边坡稳定性预测模型。将该模型应用于露天矿边坡工程实例,结果表明:在相同样本下,PCARVM模型预测结果的最大相对误差仅为1.26%,平均相对误差为0.95%,均方差为0.011,远低于RVM模型和GEP模型的预测结果;PCA-RVM模型具有预测精度高、离散性小、可靠度高等优点,为准确预测露天矿边坡稳定性提供了一条新途径。

关键词：主成分分析;相关向量机;露天矿;边坡稳定性;预测模型;