RF机器学习算法在边坡渗压预测中的应用研究.pdf

【摘要】中提到的研究主要探讨了RF（随机森林）机器学习算法在边坡渗压预测中的应用。边坡渗压预测对于确保土木工程的安全至关重要，尤其是对于防止滑坡等灾害的发生具有重要意义。传统的预测方法可能无法准确反映渗压与各种影响因素之间的复杂非线性关系，因此引入RF算法来提高预测精度和稳定性。 随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树构成，通过集成学习的思想，结合多个弱预测器形成一个强预测器。在本研究中，选取了三个主要影响因素：水位因子、降雨因子和时效因子作为模型输入变量，这些因素对边坡渗压的变化有显著影响。通过分析袋外数据误差（Out-of-Bag，OOB），可以评估模型的泛化能力并优化参数组合，从而构建一个基于RF算法的边坡渗压预测模型。 为了验证RF模型的有效性，研究人员将模型应用于某个渠道边坡的渗压实测数据，并与BP神经网络（Backpropagation Neural Network，BPNN）模型和逐步回归模型进行了对比。结果表明，RF模型在预测精度和稳定性上都表现出优越性，能更有效地进行渗压预测。 该研究的贡献在于展示了RF算法在复杂工程问题中的应用潜力，特别是在处理非线性关系和多因素影响的预测任务中。此外，该研究还为边坡渗压预测提供了新的思路，对于提高预测准确性和预防地质灾害具有实际意义。未来的研究可以进一步探索其他机器学习算法的应用，以及如何结合实地监测数据优化模型性能，以提升边坡安全监控的科学性和实用性。