基于NMI-FA-DELM模型的土壤热导率预测

摘要：

土壤热导率是影响地下温度分布的重要土壤性质,在岩土工程和土木工程施工设计中有重要意义,采用合理手段对其进行预测可有效解决测量耗时长、过程复杂等问题.针对土壤热导率数据非线性和时序性等特征,文中提出一种基于归一化互信息法(NMI)下的萤火虫算法(FA)优化极限学习机(DELM)预测模型(NMI-FA-DELM)进行土壤热导率预测.该模型首先通过NMI筛选影响土壤热导率的关键参数,并将筛选后的参数作为数据集,然后用萤火虫算法优化下的极限学习机(FA-DELM)对土壤热导率进行预测,并对比统计预测方程、随机森林方法、BP神经网络模型、DELM模型、SVR(支持向量回归)模型的预测结果.研究结果表明,NMI-FA-DELM模型能有效预测土壤热导率,预测结果对应的均方根误差、平均绝对百分比误差、a10指数和决定系数分别为0.363、9.667%、0.961和0.92,其预测效果较其他预测模型更好,粘性土含量、含沙量对土壤热导率预测结果影响较大.NMI-FA-DELM模型可有效提高土壤热导率预测精度,对实际工程中预测土壤热导率有重要的指导意义.

关键词：土壤热导率、岩土工程、归一化互信息、极限学习机、萤火虫算法

所属期刊栏目：51

分类号：TK448.21(内燃机)

在线出版日期：2023-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：129-138