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基于主成分分析的PSO-ELM_Adaboost算法耦合模型在极震区泥石流物源动储量计算中的应用 被引量：9
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作者 李桥 巨能攀 +1 位作者 黄健 王昌明 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第15期5961-5970,共10页
针对极震区泥石流物源动储量受到多种因素的影响呈现出非线性特征不易计算的问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)的粒子群优化极限学习机与AdaBoost算法耦合(PSO-ELM_AdaBoost)的计算模型。以汶川地震极震... 针对极震区泥石流物源动储量受到多种因素的影响呈现出非线性特征不易计算的问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)的粒子群优化极限学习机与AdaBoost算法耦合(PSO-ELM_AdaBoost)的计算模型。以汶川地震极震区区内的60条泥石流样本,从泥石流物源形成与启动方式入手,考虑沟域面积、相对高差、主沟长度、距发震断裂带距离、沟床平均纵比降和物源静储量六种泥石流物源动储量影响因子。运用Person相关性系数、灰色关联度和最大互信息系数对影响因子进行敏感性分析,验证选取因子合理性;基于PCA对样本数据进行降维,避免信息冗余;使用PSO-ELM_AdaBoost耦合模型对处理后的样本数据进行训练和预测,并将结果与BP、SVM、ELM和PSO-ELM模型计算值进行比较;为验证模型适宜性,从每个子研究区中抽取一条泥石流沟和其他极震区的三条泥石流沟应用PSO-ELM_AdaBoost模型进行泥石流物源动储量计算。结果表明,该模型计算精度优于传统计算模型和其他神经网络模型,具有较好的适宜性和稳定性,是一种可靠的极震区物源动储量计算方法,能够为泥石流防治工程的设计提供有价值的参考。 展开更多
关键词 极震区 泥石流 物源动储量 敏感性分析 主成分分析 pso-elm_adaboost耦合模型
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