| 基于PCA和SVM算法的滑坡稳定性分析研究 |
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| 引用本文： | 雷鹏,蒋廷耀.基于PCA和SVM算法的滑坡稳定性分析研究[J].环球赛鸽科技,2015(14). |
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| 作者姓名： | 雷鹏 蒋廷耀 |
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| 作者单位： | 三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌,443002 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41172298)。 |
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| 摘 要： | 滑坡稳定性的计算方法是滑坡研究的关键问题。本文选取了24个影响滑坡稳定性的因子，运用主成分分析对这些影响因子进行属性约简，去掉冗余的影响因素小的因子，得到12个核心的影响因子，并以此作为支持向量机的输入特征值，构建主成分分析与支持向量机结合的滑坡稳定性分析模型。通过对212组滑坡数据进行分析与验证，结果表明应用主成分分析-支持向量机模型不仅可以大幅度降低数据之间的相互影响，同时提高了稳定性分析准确性。
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| 关 键 词： | 主成分分析 支持向量机 稳定性分析 |
An Application of PCA and SVM in Landslide Stability Evaluation |
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| LEI Peng,JIANG Ting-yao.An Application of PCA and SVM in Landslide Stability Evaluation[J].Global Racing Pigeon Science,2015(14). |
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| Authors: | LEI Peng JIANG Ting-yao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Principal component analysis Support vector machines Stability analysis |
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