基于遗传-组合核函数高斯过程回归算法的边坡非线性变形时序分析智能模型

摘要：

与支持向量机相比,高斯过程有着容易实现、灵活的非参数推断及预测输出具有概率意义等优点.将高斯过程回归引入边坡非线性变形时序分析,采用单一核函数之和作为高斯过程回归的组合核函数以提高其泛化性能.目前通常采用共轭梯度法求取训练样本对数似然函数的极大值以自适应地获得最优超参数,但共轭梯度法存在优化效果初值依赖性强、迭代次数难以确定、易陷入局部最优解的缺陷.改用十进制遗传算法在训练过程中搜索最优超参数,形成遗传-组合核函数高斯过程回归算法,并编制了相应的计算程序.卧龙寺新滑坡变形时序分析结果表明,与遗传-单一核函数高斯过程回归算法和遗传-支持向量回归算法相比,所提出的遗传-组合核函数高斯过程回归算法显著提高预测精度,可以应用于边坡变形的时序分析,并为类似工程提供借鉴.

关键词：边坡工程、变形预测、高斯过程、组合核函数、遗传算法

所属期刊栏目：28

分类号：P642.2(水文地质学与工程地质学)

资助基金：国家重点基础研究发展计划863项目2007AA11Z109;北京交通大学科技基金项目2006XM025

在线出版日期：2009-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2128-2134