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基于贝叶斯高斯过程回归与模型选择的岩石单轴抗压强度估计方法 被引量：6
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作者 宋超 赵腾远 许领 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1664-1673,共10页
为构建间接估计岩石单轴抗压强度(UCS)的最优模型并实现UCS的合理估计,提出了贝叶斯高斯过程回归(f B-GPR)方法。fB-GPR综合了高斯过程回归、贝叶斯理论与马尔科夫链蒙特卡洛模拟。所提方法与其它模型选择方法进行了对比,如赤池信息准... 为构建间接估计岩石单轴抗压强度(UCS)的最优模型并实现UCS的合理估计,提出了贝叶斯高斯过程回归(f B-GPR)方法。fB-GPR综合了高斯过程回归、贝叶斯理论与马尔科夫链蒙特卡洛模拟。所提方法与其它模型选择方法进行了对比,如赤池信息准则、贝叶斯信息准则、偏差信息准则、Kullback信息准则等。研究结果表明:基于fB-GPR的最优模型选择结果更为准确,预测结果与实际情况吻合度更高;100次随机试验中,fB-GPR方法将M-7选为最优模型的概率达到100%,最优模型选择的准确率远远高于其他模型选择方法;fB-GPR方法在误差值达到UCS标准差的50%时,仍可准确地进行模型选择,说明fB-GPR的准确性和鲁棒性更好,受UCS测量误差影响相对较小。研究成果可为构建岩土工程中关键参数预测的最优模型并实现合理预测提供借鉴与参考。 展开更多
关键词 岩土参数刻画 贝叶斯理论 数据驱动模型构建 信息准则 机器学习方法
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