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자료유형
학술저널
저자정보
Xu, Juncai (College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Hohai University) Ren, Qingwen (College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Hohai University) Shen, Zhenzhong (College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Hohai University)
저널정보
테크노프레스 Geomechanics & engineering Geomechanics & engineering 제13권 제3호
발행연도
2017.1
수록면
447 - 458 (12page)

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This study proposes a sensitivity analysis method for slope stability based on the least squares support vector machine (LS-SVM) to examine the influencing factors of slope stability. The method uses LS-SVM as an algorithm for machine learning. An appropriate training dataset is established according to the slope characteristics, and a testing dataset is designed orthogonally. Results of the testing data in the experiment design are calculated after training using the LS-SVM model. The sensitivity of the slope stability of each factor is examined via gray correlation analysis. The results are consistent with those of the traditional Bishop analysis and can be used as a reference for optimizing slope design.
#slope stability #sensitivity analysis #orthogonal design #least squares support vector machine #gray correlation

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