• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于DE-MELM的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法

    2020-08-14 02:49:46韓寶安韓寶華甘旭升
    安全與環(huán)境工程 2020年4期
    關(guān)鍵詞:土質(zhì)權(quán)值邊坡

    陳 茸,韓寶安,韓寶華,甘旭升

    (1.四川交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院建筑工程系,四川 成都 611130;2.四川交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系,四川 成都 611130;3.空軍工程大學(xué)空管領(lǐng)航學(xué)院,陜西 西安 710051)

    人工或天然土質(zhì)邊坡常常因人為因素或自然因素破壞其力學(xué)平衡,發(fā)生滑坡等現(xiàn)象,導(dǎo)致嚴(yán)重事故,不僅會(huì)造成生命和財(cái)產(chǎn)損失,還會(huì)對生態(tài)環(huán)境等造成巨大破壞。因此,土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性研究具有重要意義,也受到了廣泛關(guān)注?;掳l(fā)生的過程實(shí)際上是斜坡從漸變性發(fā)展到突發(fā)宏觀滑移的非線性復(fù)雜過程,由于土質(zhì)邊坡土體的結(jié)構(gòu)與物理力學(xué)性質(zhì)表現(xiàn)出宏觀和微觀上的不連續(xù)性和高度的非線性等特點(diǎn),所以土質(zhì)邊坡工程可以看成是不確定的、非線性的、動(dòng)態(tài)開放的復(fù)雜大系統(tǒng),其穩(wěn)定性受地質(zhì)因素和工程因素等的綜合影響。這些因素大部分具有模糊性、隨機(jī)性、可變性等不確定性特點(diǎn),它們對不同類型邊坡土體穩(wěn)定性的影響程度也是變化的,且這些因素之間具有復(fù)雜的非線性關(guān)系。不難理解,土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性問題是一個(gè)典型的非線性問題,很難用解析的數(shù)學(xué)公式來刻畫,對其穩(wěn)定性做出準(zhǔn)確預(yù)測是巖土工程領(lǐng)域亟待解決的科學(xué)難題。

    以往研究邊坡穩(wěn)定性預(yù)測問題,多采用瑞典圓弧法[1]、泰勒圖表法[2]、有限元法[3]等方法,這些方法主要從分析土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性的影響因素出發(fā)來解決問題,但存在計(jì)算量過大、過程繁冗等不足,要準(zhǔn)確刻畫影響因素之間這種復(fù)雜的非線性特征尚存在一定的困難。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法的廣泛應(yīng)用,其為土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測問題提供了一種新的解決途徑[4-5],該方法無需剖析系統(tǒng)內(nèi)部的關(guān)系,通過“黑箱”建模思想刻畫樣本數(shù)據(jù)中的內(nèi)在特性及規(guī)律性,克服了傳統(tǒng)有限元分析等方法的缺陷,但由于理論根基導(dǎo)致的泛化性能不高、局部收斂等問題,使其應(yīng)用推廣受到一定的限制。極限學(xué)習(xí)機(jī) (Extreme Learning Machine,ELM) 是一種從前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,不同于傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法,它隨機(jī)選擇隱含層節(jié)點(diǎn),以解析計(jì)算的方式確定輸出層權(quán)值,理論上能以較快的速度獲得較好的泛化性能[6]。但是,ELM也存在一定的局限性,如對樣本中存在的粗差干擾抵御性較差,建模過程中隨機(jī)確定隱含層輸入權(quán)值和偏差導(dǎo)致預(yù)測誤差較大?;诖耍疚奶岢鲆环N能夠抗粗差干擾的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性ELM預(yù)測方法,并引入差分進(jìn)化 (Differential Evolution,DE) 算法優(yōu)化隱含層輸入權(quán)值和偏差,進(jìn)而通過實(shí)例仿真驗(yàn)證了所提方法的有效性和可行性。

    1 改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)

    1.1 標(biāo)準(zhǔn)極限學(xué)習(xí)機(jī)

    極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Single-hidden Layer Freedforward Network,SLFN),其通過隨機(jī)方式生成隱含層輸入權(quán)值和偏差,并兼顧識別準(zhǔn)確率以及算法拓展性之間的平衡[7-8],目前已被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

    對于N維訓(xùn)練樣本{xj,ti},且xj=[xi1,xi2,…,xin]T∈Rn和ti=[ti1,ti2,…,tim]T∈Rm,則SLFN輸出表示為

    (1)

    式中:L為隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù);wi為輸入節(jié)點(diǎn)和隱含層節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值向量;g(x)表示隱含層激勵(lì)函數(shù);βi=[βi1,βi2,…,βim]T為隱含層節(jié)點(diǎn)i與輸出節(jié)點(diǎn)的輸出權(quán)值向量;bi為第i個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)的偏置值;wi·xj表示wi與xj的內(nèi)積。

    公式(1)的矩陣形式為

    Hβ=T

    (2)

    其中:

    若公式 (2) 中加入誤差V,則有:

    (3)

    不難得到誤差方程為

    (4)

    (5)

    當(dāng)P為單位矩陣時(shí),公式(5)與最小二乘估計(jì)的形式相同。

    1.2 MELM算法

    M估計(jì)是從最小二乘估計(jì)發(fā)展起來的一種抗差估計(jì)方法[10],其遵循的基本準(zhǔn)則為

    (6)

    考慮到Vi是未知參數(shù)的函數(shù),對公式 (6) 關(guān)于參數(shù)X求導(dǎo),并使之為零,以便計(jì)算極值,并將公式 (4) 代入,整理得到:

    (7)

    其中,權(quán)函數(shù)P(Vi)=ρ′(Vi)/V,且P(Vi)=diag[P1(Vi),P2(Vi),…,Pn(Vi)]。

    則可得到在M估計(jì)下ELM的輸出權(quán)值矩陣為

    (8)

    MELM權(quán)函數(shù)P(Vi)的選取采用如下的一次范數(shù)最小法[10]:

    (9)

    其中,K為一比較小的量。

    對于訓(xùn)練樣本(xi,ti),xi=[xi1,xi2,…,xin]T∈Rn,ti=[ti1,ti2,…,tim]T∈Rm,激勵(lì)函數(shù)為g(x),隱含層節(jié)點(diǎn)為L(L≤N),則MELM算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下:

    (1) 取輸入權(quán)值ai與隱含層節(jié)點(diǎn)的偏差bi為[-1,1]內(nèi)隨機(jī)數(shù);

    (2) 通過給g(x)構(gòu)造矩陣H;

    (4) 利用P(Vi)為各觀測量初始賦權(quán);

    2 差分進(jìn)化(DE)算法

    差分進(jìn)化(DE)算法的基本原理是:首先在種群中隨機(jī)選取或按照一定策略選取3個(gè)個(gè)體,將其中兩個(gè)個(gè)體的差分向量進(jìn)行線性尺度變換;然后與第三個(gè)個(gè)體疊加以獲得新個(gè)體;最后利用目標(biāo)函數(shù)對新個(gè)體與種群中預(yù)先選定個(gè)體進(jìn)行評價(jià),保留較優(yōu)個(gè)體[11-12]。對于函數(shù)最小化問題:

    minf(x),x=[x1,x2,…,xd]

    lk

    (10)

    式中:xk為第k維變量;lk為第k維變量的搜索下界;uk為第k維變量的搜索上界;d為問題維數(shù)。

    初始化參數(shù),令xi=[xi,1,xi,2,…,xi,d]為種群中個(gè)體i對應(yīng)的解。隨機(jī)產(chǎn)生包括NP個(gè)個(gè)體的種群:

    xi,k(0)=lk+Rand·(uk-lk)

    (k=1,2,…,d;i=1,2,…,NP)

    (11)

    式中:Rand為區(qū)間[0,1]內(nèi)均勻分布的隨機(jī)數(shù)。

    DE算法包括變異操作、交叉操作和選擇操作,現(xiàn)做逐一介紹。

    2.1 變異操作

    在第g代進(jìn)化中,選取當(dāng)前種群個(gè)體xi(g),通過差分變異操作生成目標(biāo)個(gè)體ti(g)。在諸多變異策略中[13],本文選取的變異策略為DE/Rand/1(其中,Rand表示變異操作的基為當(dāng)前種群中隨機(jī)選取一個(gè)個(gè)體;1表示線性尺度變換的差分向量個(gè)數(shù)),其過程描述為

    ti(g)=xr1(g)+F·[xr2(g)-xr3(g)]

    (12)

    式中:r1,r2,r3為從[1,N]中隨機(jī)選取的異于下標(biāo)i且相互獨(dú)立的整數(shù);F∈(0,1),為縮放差分向量的比例因子。

    二維函數(shù)優(yōu)化中DE/Rand/1變異策略產(chǎn)生變異向量的過程,見圖1。

    圖1 二維參數(shù)空間中“DE/Rand/1”變異策略Fig.1 “DE/Rand/1” mutation strategy in two- dimensional parameter space

    2.2 交叉操作

    為了改善種群多樣性,需對目標(biāo)個(gè)體進(jìn)行交叉操作。通過將目標(biāo)個(gè)體ti的部分變量替換為當(dāng)前種群中個(gè)體xi中對應(yīng)位置的變量,獲得測試個(gè)體vi。由此可以看出,交叉操作能將個(gè)體中的優(yōu)良變量保留至下一代,增強(qiáng)了DE算法的局部搜索能力[14]。本文只介紹DE算法中常用的二項(xiàng)交叉操作。

    二項(xiàng)交叉操作是在區(qū)間[0,1]內(nèi)隨機(jī)生成若干均勻分布的Rand,隨機(jī)數(shù)個(gè)數(shù)等于目標(biāo)個(gè)體ti中的變量個(gè)數(shù),且各隨機(jī)數(shù)Rand與變量一一對應(yīng)。則可采用二項(xiàng)交叉操作生成測試個(gè)體vi:

    (13)

    式中:cr表示交叉概率;rnd為區(qū)間[1,d]內(nèi)均勻分布的整數(shù),以確保至少一維分量是從ti貢獻(xiàn)給vi;否則,可能會(huì)出現(xiàn)vi與ti相同的情況,不利于新個(gè)體產(chǎn)生。

    二項(xiàng)交叉操作過程,見圖2。

    圖2 二項(xiàng)交叉操作過程Fig.2 Binomial crossover operation process

    2.3 選擇操作

    DE算法采用的選擇操作方式,僅當(dāng)vi的適應(yīng)度優(yōu)于xi,才會(huì)被選入下一代。選擇操作方式如下:

    (14)

    這使得更多優(yōu)秀個(gè)體進(jìn)入下一代種群中,通過這種逐代提高種群多樣性的方法達(dá)到最優(yōu)解或滿意解。

    為了簡化穿越走廊網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)過程,提高優(yōu)化效率,并易于DE算法的編程實(shí)現(xiàn), 本文選擇最常用的DE/Rand/1/bin,其中bin表示二項(xiàng)交叉操作。

    3 基于DE-MELM的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法

    本文將差分進(jìn)化(DE)算法與改進(jìn)的極限學(xué)習(xí)機(jī)(MELM)有機(jī)結(jié)合,提出了一種基于DE-MELM的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法,其具體步驟如下:

    (1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理。考慮到土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性影響因素之間存在量綱差別,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將數(shù)據(jù)歸入[-1,1]范圍內(nèi)。

    (2) DE算法優(yōu)化MELM。將土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性影響因素作為輸入,土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性系數(shù)作為輸出,在訓(xùn)練樣本的基礎(chǔ)上,對MELM算法的權(quán)值矩陣和閾值進(jìn)行優(yōu)化,獲得最優(yōu)解。

    (3) 利用最優(yōu)參數(shù)訓(xùn)練MELM?;谟?xùn)練樣本,利用DE算法獲取的最優(yōu)參數(shù),訓(xùn)練土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性MELM預(yù)測模型。

    (4) 土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測。將測試樣本對應(yīng)的影響因素?cái)?shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性MELM預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測,分別計(jì)算絕對誤差和相對誤差,并根據(jù)預(yù)測結(jié)果對本文方法的性能進(jìn)行評價(jià)。

    基于DE-MELM的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測流程,見圖3。

    圖3 基于DE-MELM的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測流程Fig.3 Prediction process of soil slope stability based on DE-MELM

    4 實(shí)例驗(yàn)證

    4.1 樣本構(gòu)建

    本次試驗(yàn)的研究對象為脹縮性裂隙土質(zhì)邊坡失穩(wěn)問題。脹縮性裂隙土質(zhì)邊坡失穩(wěn)的危害大,輕則影響工程質(zhì)量和施工進(jìn)度,重則造成大量人員和財(cái)產(chǎn)損失。研究表明:影響此類土質(zhì)邊坡失穩(wěn)的因素很多,諸如降雨的強(qiáng)度與持時(shí),裂隙的位置、深度與間距等。這些因素在不同階段,對土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性造成的影響迥然不同,作用機(jī)理也非常復(fù)雜,使土質(zhì)邊坡失穩(wěn)問題呈現(xiàn)出很大的隨機(jī)性、模糊性和信息不完整性,這無疑增加了此類土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測的難度。

    通過文獻(xiàn)查閱,結(jié)合脹縮性裂隙土質(zhì)邊坡的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,并廣泛征求專家建議和意見,通過問卷調(diào)查和數(shù)理分析,得到了影響此類土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性的主要因素為:降雨強(qiáng)度(A)、土體重度(B)、土體黏聚力(C)、土體內(nèi)摩擦角(D)、土體飽和滲透系數(shù)(E)、土體飽和含水量(F)、裂隙深度(G)、坡高(H)、坡比(I)。試驗(yàn)中采用的數(shù)據(jù)樣本來源于文獻(xiàn)[15],這些數(shù)據(jù)均基于以上9個(gè)主要因素的正交試驗(yàn)而獲得,相對于考慮所有相關(guān)因素的試驗(yàn),采用正交試驗(yàn)產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)是在不損失試驗(yàn)信息、不影響可信度的前提下,能夠有效降低試驗(yàn)的次數(shù)。正交試驗(yàn)共獲得40組樣本數(shù)據(jù),選取其中32組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,余下的8組數(shù)據(jù)作為測試樣本,見表1。其中,將影響此類土質(zhì)邊坡失穩(wěn)的9個(gè)因素作為輸入,土體邊坡穩(wěn)定性系數(shù)作為輸出,通過優(yōu)化參數(shù),構(gòu)建DE-MELM模型,對土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測。

    表1 土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性訓(xùn)練與測試樣本Table 1 Training and test samples of soil slope stability

    本次試驗(yàn)環(huán)境為:Intel(R)Core(TM)i7-7820X CPU@3.60GHz,4 GB DDR內(nèi)存,80GB+720轉(zhuǎn)硬盤;Windows 10操作系統(tǒng)。算法驗(yàn)證通過MATLAB編程實(shí)現(xiàn)。選取均方根誤差(RMSE)作為網(wǎng)絡(luò)輸出性能的評價(jià)指標(biāo)。

    4.2 參數(shù)分析

    與ELM一樣,MELM的輸入權(quán)值和隱含層偏差也是隨機(jī)給定的,導(dǎo)致土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性的預(yù)測精度還存在上升空間,為了充分利用更多的隱含層節(jié)點(diǎn),本文采用DE算法對MELM的隱含層輸入權(quán)值和偏差進(jìn)行搜索尋優(yōu),以提高網(wǎng)絡(luò)效率。DE算法最大的迭代次數(shù)設(shè)置為200,不同預(yù)測方法(ELM、MELM和DE-MELM方法)分別用于土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測的均方根誤差即標(biāo)準(zhǔn)誤差(RMSE)隨隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的變化曲線,見圖4。

    圖4 不同預(yù)測方法的標(biāo)準(zhǔn)誤差(RMSE)隨隱含層節(jié)點(diǎn) 數(shù)的變化曲線Fig.4 Variation curves of standard errors of different prediction methods with the nodes number of the hidden layer

    由圖4可見,隨著隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加,不同預(yù)測方法的RMSE下降趨勢越明顯;在相同隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)范圍內(nèi),DE-MELM方法的RMSE更小,并且當(dāng)達(dá)到一定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù),DE-MELM方法的RMSE較MELM方法并沒有顯著下降,這就表明DE-MELM方法大大提高了隱含層節(jié)點(diǎn)的使用效率,即通過使用更少的隱含層節(jié)點(diǎn)取得了更高的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測精度。

    為了驗(yàn)證DE-MELM方法用于土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測的效果,采用ELM、MELM和DE-MELM方法對同樣訓(xùn)練集和測試集分別進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測,并比較各方法的性能,見圖5。

    圖5 不同預(yù)測方法的收斂速度及精度對比Fig.5 Comparison of convergence speed and accuracy of different prediction methods

    由圖5可見,在土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測過程中,DE-MELM方法的收斂速度及精度明顯優(yōu)于ELM和MELM方法,在15次迭代后收斂精度就已較高了,而ELM和MELM方法的初始收斂速度較快但收斂速度及精度明顯不如DE-MELM方法。

    表2給出隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為20時(shí)不同預(yù)測方法土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測結(jié)果的對比,圖6為不同預(yù)測方法土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測曲線的對比。

    表2 不同預(yù)測方法土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測結(jié)果的對比Table 2 Comparison of prediction results of different methods for soil slope stability

    圖6 不同預(yù)測方法土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測曲線的對比Fig.6 Comparison of prediction curves of different methods for soil slope stability

    4.3 抗粗差性驗(yàn)證

    由于ELM的輸出權(quán)重直接由最小二乘估計(jì)方法得出,如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在差干擾,則會(huì)使輸出層權(quán)值的最小二乘估計(jì)結(jié)果受到影響,從而導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果失真。為此,采用本文提出的基于MELM的土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法,以減少監(jiān)測數(shù)據(jù)中粗差對預(yù)測結(jié)果的干擾。

    為了驗(yàn)證MELM對粗差的抵御性,在表1中的32個(gè)訓(xùn)練樣本中,將樣本序號5、16和27的穩(wěn)定性系數(shù)值中分別加入0.4的粗差,并利用加入粗差后的樣本數(shù)據(jù)分別進(jìn)行ELM、MELM和DE-MELM方法預(yù)測。其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)均為:輸入節(jié)點(diǎn)為9,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為20,輸出節(jié)點(diǎn)為1,激勵(lì)函數(shù)為Sigmoid函數(shù),迭代權(quán)函數(shù)為一次范數(shù)法,以最大迭代次數(shù)100次作為收斂條件。加入粗差后不同預(yù)測方法土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測結(jié)果的對比見表3,訓(xùn)練樣本和測試樣本加入粗差前后不同預(yù)測方法土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測誤差的對比,見圖7和圖8。

    表3 加入粗差后不同方法土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測結(jié)果的對比Table 3 Comparison of prediction results of different methods for soil slope stability with gross error

    圖7 未加粗差不同預(yù)測方法土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測誤差的對比Fig.7 Comparison of prediction errors of different methods without gross error

    圖8 加入粗差后不同預(yù)測方法土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測誤差的對比Fig.8 Comparison of prediction errors of different methods with gross error

    由圖7和圖8可見,當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中含粗差時(shí),利用ELM方法進(jìn)行預(yù)測時(shí),所得的預(yù)測值與真實(shí)值存在很大的偏差,且與不含粗差的預(yù)測誤差相比,整體偏大;而利用MELM方法和DE- MELM方法經(jīng)100余次迭代計(jì)算后,所得的預(yù)測值與真實(shí)值較為逼近,且與不含粗差的預(yù)測誤差相比,兩者較為接近,說明MELM和DE-MELM方法都具有抵抗粗差的性質(zhì),而DE-MELM方法因參數(shù)優(yōu)化則預(yù)測精度更高。

    總之,采用DE-MELM方法對土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測,不需要了解土質(zhì)邊坡變形和失穩(wěn)的力學(xué)機(jī)理,也不需要了解網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部復(fù)雜的映射關(guān)系,僅需在已有經(jīng)驗(yàn)的情況下,通過網(wǎng)絡(luò)自身的不斷訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和測試,建立起土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性與各影響因素之間復(fù)雜的非線性關(guān)系,并通過訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測即可。通過對比不同預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果可以看出,DE-MELM方法對土質(zhì)邊坡的穩(wěn)定性能做出較為準(zhǔn)確、客觀的預(yù)測,且能準(zhǔn)確地刻畫土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性與各影響因素之間的非線性關(guān)系,同時(shí)也能較好地適應(yīng)自身不確定性的特點(diǎn),進(jìn)而證實(shí)了該方法是可行的。

    5 結(jié)論與建議

    針對土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性監(jiān)測數(shù)據(jù)存在粗差,以及ELM參數(shù)隨機(jī)確定的弊端,本文提出了一種基于DE算法優(yōu)化參數(shù)的抗差ELM土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性預(yù)測方法,并得出如下主要結(jié)論:

    (1) DE-MELM方法不僅繼承了ELM收斂快的特點(diǎn),且對數(shù)據(jù)集中粗差具有較好的抗干擾能力,說明基于M估計(jì)的ELM方法能夠減少粗差對預(yù)測結(jié)果的影響。

    (2) DE-MELM方法采用DE算法優(yōu)化MELM的隱含層輸入權(quán)值和偏差,能夠有效提高M(jìn)ELM的預(yù)測性能,且預(yù)測精度較高。

    (3) 相對于ELM和基于M估計(jì)的ELM方法,DE-MELM方法的收斂速度更快、預(yù)測精度更高,且對粗差的抵御性更強(qiáng)。

    (4) 仿真驗(yàn)證中本文僅使用了正交試驗(yàn)獲得的樣本數(shù)據(jù),驗(yàn)證了DE-MELM方法的可行性,若能在收集真實(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性進(jìn)行預(yù)測,其預(yù)測結(jié)果會(huì)更準(zhǔn)確,也更具有說服性。此外,本研究中僅利用了影響土質(zhì)邊坡穩(wěn)定性的9個(gè)主要因素,要想提高預(yù)測精度,還需要視實(shí)際情況加入其他影響因素,如地下水條件、荷載等,這將是今后的研究方向。

    猜你喜歡
    土質(zhì)權(quán)值邊坡
    這邊山 那邊坡
    一種融合時(shí)間權(quán)值和用戶行為序列的電影推薦模型
    CONTENTS
    高含鐵大比重土質(zhì)對泥漿配比的影響
    凍融循環(huán)作用下土質(zhì)河堤的穩(wěn)定性分析
    基于權(quán)值動(dòng)量的RBM加速學(xué)習(xí)算法研究
    水利水電工程高邊坡的治理與加固探討
    基于SLOPE/W的邊坡穩(wěn)定分析
    土質(zhì)文物鹽害中硫酸鈉的研究——從微觀到宏觀
    基于不同軟件對高邊坡穩(wěn)定計(jì)算
    男人舔女人的私密视频| 无限看片的www在线观看| 精品一区在线观看国产| 大码成人一级视频| 亚洲成国产人片在线观看| 中国三级夫妇交换| 日本vs欧美在线观看视频| 性少妇av在线| 亚洲成国产人片在线观看| 精品午夜福利在线看| 黑人欧美特级aaaaaa片| 天堂俺去俺来也www色官网| 欧美精品高潮呻吟av久久| 国产成人精品在线电影| 操美女的视频在线观看| 在线观看免费高清a一片| 另类精品久久| 欧美黑人欧美精品刺激| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 制服人妻中文乱码| 一区二区三区激情视频| 国产成人一区二区在线| 欧美日韩视频精品一区| 最近中文字幕高清免费大全6| 一区二区三区激情视频| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 亚洲天堂av无毛| 久久ye,这里只有精品| 黄色视频在线播放观看不卡| 久久久精品免费免费高清| 久久99一区二区三区| 99久久99久久久精品蜜桃| 中文字幕制服av| 日本黄色日本黄色录像| 午夜老司机福利片| 色播在线永久视频| 亚洲国产精品国产精品| av.在线天堂| 最近最新中文字幕免费大全7| 色播在线永久视频| 日韩视频在线欧美| 免费高清在线观看日韩| 操美女的视频在线观看| 国产精品熟女久久久久浪| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 在线天堂最新版资源| 亚洲av男天堂| 美女国产高潮福利片在线看| 1024香蕉在线观看| 91aial.com中文字幕在线观看| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 欧美成人午夜精品| 在线精品无人区一区二区三| 黄片无遮挡物在线观看| 亚洲色图综合在线观看| 高清在线视频一区二区三区| 亚洲七黄色美女视频| xxx大片免费视频| 超碰成人久久| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 亚洲av福利一区| av不卡在线播放| 国产又爽黄色视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 午夜免费鲁丝| 中文字幕亚洲精品专区| 老司机影院毛片| 国产成人91sexporn| 久久精品国产综合久久久| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 欧美另类一区| 黄色 视频免费看| 捣出白浆h1v1| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| av不卡在线播放| 国产淫语在线视频| 两性夫妻黄色片| 国精品久久久久久国模美| 国产精品蜜桃在线观看| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| av片东京热男人的天堂| 超碰成人久久| 国产又色又爽无遮挡免| 69精品国产乱码久久久| 99久国产av精品国产电影| 精品国产一区二区三区四区第35| 母亲3免费完整高清在线观看| 免费av中文字幕在线| 亚洲三区欧美一区| 久久久国产精品麻豆| 日本vs欧美在线观看视频| 高清欧美精品videossex| 天天影视国产精品| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 精品一区在线观看国产| 丝瓜视频免费看黄片| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 国产精品熟女久久久久浪| 人妻 亚洲 视频| 十八禁人妻一区二区| 人人澡人人妻人| 欧美成人精品欧美一级黄| 成人免费观看视频高清| 爱豆传媒免费全集在线观看| 国产亚洲一区二区精品| 夫妻性生交免费视频一级片| 欧美中文综合在线视频| 99热全是精品| 天天添夜夜摸| 国产精品一区二区在线不卡| 亚洲av在线观看美女高潮| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 色综合欧美亚洲国产小说| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 十八禁网站网址无遮挡| 精品午夜福利在线看| 最近的中文字幕免费完整| 亚洲久久久国产精品| 亚洲av成人精品一二三区| 亚洲综合精品二区| 赤兔流量卡办理| 国产精品无大码| 国产1区2区3区精品| 国产亚洲精品第一综合不卡| 大香蕉久久成人网| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产精品久久久av美女十八| 满18在线观看网站| 女人精品久久久久毛片| 青青草视频在线视频观看| 在线观看免费高清a一片| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 岛国毛片在线播放| 一边亲一边摸免费视频| 日韩 亚洲 欧美在线| 免费黄网站久久成人精品| 亚洲成人国产一区在线观看 | 国产精品欧美亚洲77777| 久久久精品区二区三区| 男女之事视频高清在线观看 | 日日爽夜夜爽网站| 欧美黑人精品巨大| 国产国语露脸激情在线看| 一二三四中文在线观看免费高清| 丁香六月欧美| 日本午夜av视频| 精品午夜福利在线看| 亚洲成人手机| 亚洲精品国产av蜜桃| av有码第一页| 精品国产一区二区久久| 丁香六月欧美| 亚洲国产精品国产精品| 国产av精品麻豆| 日韩制服骚丝袜av| 大片免费播放器 马上看| av线在线观看网站| 大香蕉久久网| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 免费av中文字幕在线| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 91成人精品电影| 美女高潮到喷水免费观看| av在线观看视频网站免费| 天美传媒精品一区二区| 色播在线永久视频| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 蜜桃在线观看..| 久久久久久久久久久久大奶| 国产成人免费观看mmmm| 热re99久久国产66热| 亚洲美女搞黄在线观看| 久久精品人人爽人人爽视色| 69精品国产乱码久久久| 校园人妻丝袜中文字幕| 热re99久久精品国产66热6| 热99久久久久精品小说推荐| 日韩av不卡免费在线播放| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 中文字幕精品免费在线观看视频| 亚洲国产成人一精品久久久| 宅男免费午夜| 一级,二级,三级黄色视频| av又黄又爽大尺度在线免费看| 又黄又粗又硬又大视频| 日本欧美视频一区| 美女中出高潮动态图| 男女之事视频高清在线观看 | 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 久久精品人人爽人人爽视色| 精品国产露脸久久av麻豆| 51午夜福利影视在线观看| 久久精品亚洲av国产电影网| 国产视频首页在线观看| 国产日韩欧美视频二区| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 叶爱在线成人免费视频播放| 麻豆av在线久日| 日韩中文字幕视频在线看片| 无限看片的www在线观看| 成年动漫av网址| 亚洲国产欧美一区二区综合| 亚洲欧洲日产国产| 国产精品国产三级国产专区5o| 国产午夜精品一二区理论片| 国产 一区精品| 亚洲国产最新在线播放| 欧美精品高潮呻吟av久久| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 老汉色av国产亚洲站长工具| 在线观看免费午夜福利视频| 制服人妻中文乱码| 天堂俺去俺来也www色官网| 99国产精品免费福利视频| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 国产成人免费无遮挡视频| av线在线观看网站| 夫妻性生交免费视频一级片| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 婷婷成人精品国产| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产精品成人在线| 国产1区2区3区精品| 国产野战对白在线观看| 亚洲七黄色美女视频| 午夜久久久在线观看| 欧美日韩精品网址| 亚洲第一青青草原| 精品福利永久在线观看| 大码成人一级视频| 日韩中文字幕欧美一区二区 | 热99久久久久精品小说推荐| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 制服人妻中文乱码| 妹子高潮喷水视频| 久久久欧美国产精品| 色网站视频免费| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 亚洲一区中文字幕在线| 日韩电影二区| 免费观看av网站的网址| 成人国语在线视频| 国产视频首页在线观看| 丁香六月欧美| 妹子高潮喷水视频| 久久女婷五月综合色啪小说| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| a级毛片黄视频| 秋霞伦理黄片| 日韩av不卡免费在线播放| 久久影院123| 久久久久久免费高清国产稀缺| 亚洲男人天堂网一区| 最黄视频免费看| 国产精品熟女久久久久浪| 精品一区二区三卡| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 国产一区二区 视频在线| 91精品伊人久久大香线蕉| 精品亚洲成国产av| 免费观看av网站的网址| 丰满乱子伦码专区| 黄色 视频免费看| 黄色视频不卡| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 亚洲美女搞黄在线观看| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 久久久精品94久久精品| 一区二区三区激情视频| 成人亚洲精品一区在线观看| 日本wwww免费看| 成年人午夜在线观看视频| 亚洲男人天堂网一区| 一区在线观看完整版| 日日爽夜夜爽网站| 国产xxxxx性猛交| 国产极品天堂在线| 亚洲国产最新在线播放| 欧美黑人精品巨大| 久久免费观看电影| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 搡老岳熟女国产| 日韩av不卡免费在线播放| 日本av手机在线免费观看| 在线观看www视频免费| 国产午夜精品一二区理论片| 国产精品一国产av| 国产成人a∨麻豆精品| 国产免费又黄又爽又色| 国产熟女午夜一区二区三区| 久久热在线av| 亚洲精品国产一区二区精华液| 欧美精品亚洲一区二区| 老汉色av国产亚洲站长工具| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 男男h啪啪无遮挡| 国产xxxxx性猛交| 欧美日韩成人在线一区二区| 色视频在线一区二区三区| 男女午夜视频在线观看| 丝袜美腿诱惑在线| 少妇的丰满在线观看| 中文字幕高清在线视频| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 高清视频免费观看一区二区| 最新的欧美精品一区二区| 国产片内射在线| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 国产日韩欧美在线精品| 久久精品国产亚洲av高清一级| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 亚洲欧美一区二区三区久久| 青春草视频在线免费观看| 亚洲av日韩在线播放| 免费久久久久久久精品成人欧美视频| 国产精品久久久久久久久免| 香蕉丝袜av| 免费av中文字幕在线| 中文字幕制服av| 国产成人精品久久久久久| 精品第一国产精品| 九九爱精品视频在线观看| 最近最新中文字幕大全免费视频 | 亚洲欧洲日产国产| 亚洲成人一二三区av| 黑丝袜美女国产一区| 久久久久久久久免费视频了| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 亚洲美女黄色视频免费看| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 国产麻豆69| 亚洲三区欧美一区| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 亚洲情色 制服丝袜| 搡老岳熟女国产| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| av女优亚洲男人天堂| 久久久久精品人妻al黑| 午夜激情久久久久久久| 黄色 视频免费看| 人体艺术视频欧美日本| 精品午夜福利在线看| 亚洲欧美激情在线| 一级片免费观看大全| 女性被躁到高潮视频| 亚洲第一区二区三区不卡| 精品久久久精品久久久| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 日韩免费高清中文字幕av| 夫妻性生交免费视频一级片| 亚洲精品国产av成人精品| 精品国产乱码久久久久久男人| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 午夜福利在线免费观看网站| 亚洲精品国产av成人精品| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 老司机亚洲免费影院| 国产成人精品久久久久久| 在现免费观看毛片| 老鸭窝网址在线观看| 国产精品99久久99久久久不卡 | 日韩中文字幕欧美一区二区 | 校园人妻丝袜中文字幕| 伦理电影大哥的女人| 久久国产亚洲av麻豆专区| 美女高潮到喷水免费观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| videosex国产| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 久久人妻熟女aⅴ| 老司机亚洲免费影院| 永久免费av网站大全| 老司机在亚洲福利影院| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 婷婷成人精品国产| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 色吧在线观看| 在线观看免费视频网站a站| 一边亲一边摸免费视频| 亚洲精品一二三| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产在线免费精品| 久久韩国三级中文字幕| 蜜桃在线观看..| 国产男人的电影天堂91| 午夜福利影视在线免费观看| 蜜桃国产av成人99| 交换朋友夫妻互换小说| 久久精品国产综合久久久| 国产成人午夜福利电影在线观看| 国产一区二区在线观看av| 97精品久久久久久久久久精品| videosex国产| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 亚洲男人天堂网一区| av一本久久久久| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 国产 一区精品| 2021少妇久久久久久久久久久| 亚洲av日韩精品久久久久久密 | 欧美精品一区二区免费开放| 日韩免费高清中文字幕av| 久久鲁丝午夜福利片| 夫妻午夜视频| 欧美黑人欧美精品刺激| 亚洲精品av麻豆狂野| videosex国产| 国产精品嫩草影院av在线观看| 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 国产欧美亚洲国产| 美国免费a级毛片| 久久99一区二区三区| 日韩 亚洲 欧美在线| 久久精品亚洲av国产电影网| 九九爱精品视频在线观看| 国产97色在线日韩免费| 午夜福利乱码中文字幕| 国产一区二区 视频在线| 看免费成人av毛片| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 国产有黄有色有爽视频| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 国产 一区精品| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 成年女人毛片免费观看观看9 | 久久鲁丝午夜福利片| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 亚洲精品aⅴ在线观看| 少妇 在线观看| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 熟妇人妻不卡中文字幕| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 另类亚洲欧美激情| 亚洲,一卡二卡三卡| 亚洲人成77777在线视频| 中文字幕精品免费在线观看视频| 视频在线观看一区二区三区| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 狂野欧美激情性xxxx| 欧美变态另类bdsm刘玥| 日日摸夜夜添夜夜爱| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 水蜜桃什么品种好| 尾随美女入室| 久久久久久久精品精品| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 女性被躁到高潮视频| 免费高清在线观看视频在线观看| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 18禁动态无遮挡网站| e午夜精品久久久久久久| 精品一品国产午夜福利视频| 久久久久久久精品精品| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 久久人人爽人人片av| 免费在线观看黄色视频的| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 国产欧美亚洲国产| 热99国产精品久久久久久7| 国产黄色免费在线视频| 国产精品蜜桃在线观看| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 久久久精品免费免费高清| 精品少妇久久久久久888优播| 99精国产麻豆久久婷婷| 一二三四在线观看免费中文在| 国产熟女午夜一区二区三区| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 国产人伦9x9x在线观看| 伦理电影大哥的女人| 欧美国产精品va在线观看不卡| 丝袜人妻中文字幕| 亚洲av成人不卡在线观看播放网 | 色婷婷av一区二区三区视频| 考比视频在线观看| 毛片一级片免费看久久久久| 久久久久久久久久久久大奶| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 亚洲av福利一区| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| 国产免费一区二区三区四区乱码| 色精品久久人妻99蜜桃| 免费黄网站久久成人精品| 午夜激情久久久久久久| 欧美日本中文国产一区发布| 99久国产av精品国产电影| 久久99精品国语久久久| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 一区在线观看完整版| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 亚洲国产精品一区三区| 国产av码专区亚洲av| 韩国av在线不卡| 国产一区二区在线观看av| 精品人妻在线不人妻| 丁香六月欧美| 美女大奶头黄色视频| 亚洲国产成人一精品久久久| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 美女中出高潮动态图| xxxhd国产人妻xxx| 高清黄色对白视频在线免费看| 婷婷色av中文字幕| 亚洲国产欧美在线一区| 欧美日本中文国产一区发布| 美女国产高潮福利片在线看| 最黄视频免费看| 久久狼人影院| 高清不卡的av网站| 母亲3免费完整高清在线观看| 亚洲国产成人一精品久久久| 成人三级做爰电影| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 亚洲精品日本国产第一区| 免费观看a级毛片全部| 国产免费又黄又爽又色| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产福利在线免费观看视频| 久久久久久人人人人人| 国产精品三级大全| 波野结衣二区三区在线| 99热全是精品| 成人国语在线视频| 久久精品国产亚洲av涩爱| 免费日韩欧美在线观看| 中文字幕人妻熟女乱码| 一区二区日韩欧美中文字幕| 丝袜美足系列| 国产精品国产三级专区第一集| 十八禁高潮呻吟视频| 久久久久人妻精品一区果冻| 欧美激情高清一区二区三区 | 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 国产又色又爽无遮挡免| 精品久久久精品久久久| 91aial.com中文字幕在线观看| 一级爰片在线观看| 国精品久久久久久国模美| 美女大奶头黄色视频| 丝瓜视频免费看黄片| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 99久久精品国产亚洲精品| 久久亚洲国产成人精品v| 一本大道久久a久久精品| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 免费少妇av软件| 亚洲,一卡二卡三卡| 国产精品 国内视频| 国产乱人偷精品视频| 久久热在线av| 亚洲av日韩在线播放| 亚洲专区中文字幕在线 | videosex国产| 国产日韩欧美视频二区| 中文字幕色久视频| 国产成人精品福利久久| 国产精品99久久99久久久不卡 | 国产精品国产av在线观看| 一级毛片我不卡| 欧美精品一区二区免费开放| 精品一区二区三卡| av卡一久久| 大香蕉久久成人网| 欧美97在线视频| 精品少妇内射三级| 欧美日韩成人在线一区二区| 日本欧美视频一区| 久久韩国三级中文字幕| 亚洲人成电影观看| 日韩视频在线欧美| 中文字幕高清在线视频| 久久精品亚洲av国产电影网| 青春草视频在线免费观看| av卡一久久| 久久精品亚洲av国产电影网| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 国产1区2区3区精品| 免费高清在线观看视频在线观看| 国产一区有黄有色的免费视频| 国精品久久久久久国模美| 亚洲av中文av极速乱| 国产成人系列免费观看| 国产1区2区3区精品| 欧美日韩成人在线一区二区| 美女午夜性视频免费| 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产黄频视频在线观看| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | av在线老鸭窝| 国产1区2区3区精品| 一区二区三区精品91| 男女无遮挡免费网站观看| av国产久精品久网站免费入址| 国产精品无大码| 久久久精品免费免费高清| 无限看片的www在线观看| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 1024香蕉在线观看| 亚洲一区中文字幕在线| 日日撸夜夜添| 日本黄色日本黄色录像| 99热全是精品| 久久久国产一区二区|