基于mRBF-ELM集成模型的排土场滑坡预警模型研究

为了解决排土场滑坡造成的事故多发、伤亡严重的问题,提出了一种基于mRBF-ELM集成模型的排土场滑坡预警方法,将排土场预警指标数据输入到经过训练完成的多径向基函数极限学习机集成模型中,结合所有子模型的稳定系数输出,集成模型的输出结果为综合所有子模型预测结果后的输出。作为对比,将应用mRBF-ELM集成模型得到的预测结果与应用人工神经网络(ANN)、极限学习机(ELM)、高斯径向基函数极限学习机(RBF-ELM^(1))、双曲正切径向基函数极限学习机(RBF-ELM^(2))、逆多二次径向基函数极限学习机(RBF-ELM^(3))的预测结果进行对比分析,从平均相对误差、均方根误差、拟合优度3个方面验证模型的可靠性。结果表明,该预警模型评估非常可靠,有很好的推广应用价值。