地球科学|邓子昊,吕庆等:基于集成学习和LEM的折线型边坡稳定性评价方法

学术   科学   2025-01-18 00:00   湖北  

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传统边坡稳定性力学分析方法计算效率有限且往往需要借助专业软件,不利于推广.机器学习作为一种高效分析手段可应用于边坡稳定性评价.基于随机生成的大量折线型边坡样本,通过极限平衡法(LEM)求解安全系数,从而构建边坡安全系数数据库,通过集成神经网络模型建立LEM代理模型.分别采用Bagging和AdaBoost.R2两种算法构建集成神经网络,建立折线型边坡安全系数预测模型,通过实际边坡工程案例进行了验证,并与单神经网络进行了对比.通过ROC曲线分析法评价各个模型性能,确定合理的安全系数阈值.结果表明两种集成模型性能显著优于单神经网络模型,其中单神经网络模型的AUC值为0.826,AdaBoost.R2模型为0.893,Bagging模型为0.929,更能准确辨别边坡的稳定性情况.提出的方法能快速、准确地评价折线型边坡稳定性,为区域性大量边坡的稳定性快速评价提供工具.
滑坡灾害会造成巨大的生命和财产损失,高效且准确地预测滑坡灾害,对于地质灾害防治、预警预报意义重大.为了克服力学分析算力耗费大,对技术人员专业性要求高,不利于快速预测和推广应用等问题,本文探讨了通过机器学习方法建立代理模型以代替传统极限平衡法的可行性.本文考虑坡形的影响,将自然边坡概化为折线型边坡,建立边坡参数样本库并通过LEM计算对应安全系数,采用人工神经网络建立LEM代理模型得到边坡安全系数预测模型,并通过Bagging和AdaBoost.R2两种集成算法对模型泛化性进行提升,最终建立了一套折线型边坡稳定性评价方法,针对实际边坡案例进行验证.主要得出以下结论: 
(1)采用Bagging技术、AdaBoost.R2技术构建集成神经网络模型作为LEM代理模型,对折线型边坡安全系数进行预测,并构建单神经网络模型作为对比,最后针对现实中46个边坡进行验证性分析.结果表明,集成算法作为优化算法能极大地提高安全系数预测精度及稳定性评价准确性,尤其是Bagging算法. 
(2)由于模型假定与实际边坡的差异较大,本文提出模型中用于区分边坡稳定与否的最优安全系数阈值FS=1.5~1.8,远高于工程中常用阈值.但通过ROC曲线可知,该模型依然能较准确地判断边坡稳定性情况,也证实本文提出的方法具有较大的应用潜能. 
(3)本文提出的模型本质上是将数据驱动和物理分析方法相结合,即通过人工神经网络模型构建极限平衡法代理模型,在提高计算效率的同时,力学计算模型本身的物理意义得到保留.
图1 边坡稳定性预测模型的BP网络拓扑结构
图2 边坡稳定性评价模型构建流程

图3 不同模型预测实际边坡稳定性的ROC曲线



文章刊登在《地球科学》第49卷第11期

邓子昊, 张黎明, 徐兴华, 吕庆, 2024. 基于集成学习和LEM的折线型边坡稳定性评价方法. 地球科学, 49(11): 4216-4224. doi: 10.3799/dqkx.2022.499

Deng Zihao, Zhang Liming, Xu Xinghua, Lü Qing, 2024. Evaluation for Broken Line Slope Stability Based on Ensemble Learning and LEM. Earth Science, 49(11): 4216-4224. doi: 10.3799/dqkx.2022.499

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