基于FCM-SVM的矿山边坡安全系数估算

来源期刊：矿业研究与开发2019年第10期

论文作者：李建新 刘小生 肖海平 黄俊

文章页码：76 - 79

关键词：边坡;安全系数;支持向量机;模糊C均值聚类;欧式距离;

摘    要：为了提高边坡安全系数估算的精度,将模糊C均值聚类算法（FCM）和支持向量机算法（SVM）相结合,建立FCM-SVM模型,并将其运用到边坡安全系数估算。该模型首先通过FCM将训练集划分为基于不同聚类中心的子集,利用SVM建立每一类子集模型;其次通过欧式距离选择相应模型进行测试样本边坡安全系数估算,并以估算结果的平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）和均方根误差（RMSE）进行模型评价。工程实例证明:基于FCM-SVM的边坡安全系数估算结果精度优于其他边坡安全系数估算模型,且可靠性强、简单易用。