【摘 要】
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采用神经网络进行土质边坡稳定性评价时,差异性较大的训练样本往往会使评价结果不太理想。针对这一问题引入C4.5决策树算法,采用多个土质边坡工程的实测数据,运用信息增益率
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采用神经网络进行土质边坡稳定性评价时,差异性较大的训练样本往往会使评价结果不太理想。针对这一问题引入C4.5决策树算法,采用多个土质边坡工程的实测数据,运用信息增益率进行分类属性的选择,并对建立好的树体结构进行剪枝操作,建立基于决策树的土质边坡稳定性评价模型。将该模型与BP神经网络和LVQ(Learning Vector Quantization,学习向量量化)神经网络进行对比分析,结果显示决策树模型分类正确率最高,达到90%,模型所用时间为2.24 s,表明把决策树用于土质边坡稳定性评价是合理的。
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