基于IWOA-SVM的边坡可靠度分析

摘要

为解决传统边坡可靠度计算方法难以考虑多变量间的不确定性以及计算量大的难点，该文提出了一种基于改进鲸鱼算法（IWOA）-支持向量机（SVM）的边坡可靠度分析方法。首先阐述了SVM的基本理论，引入差分变异策略与自适应权重因子对鲸鱼算法（WOA）进行改进，并测试了IWOA的性能。然后，基于IWOA算法优化SVM关键参数，构建边坡可靠度分析模型。最后以某具有显式功能函数的边坡为算例1，基于IWOA-SVM计算得到该边坡可靠度指标，与已有可靠度方法结果进行对比，并分析了随机变量的敏感性；以某无显式功能函数的一般均质边坡为算例2，对比IWOA-SVM、蒙特卡洛法（MCS）及一阶可靠度法（FORM）的计算结果。研究结果表明：基于IWOA-SVM的边坡可靠度分析模型在全局及验算点范围内的拟合效果均较好，尤其在验算点范围内，拟合精度更高；IWOA-SVM计算得到的边坡可靠度指标与MCS结果十分接近，验证了该方法的准确性；IWOA-SVM对无显式功能函数的边坡同样适用，验证了该方法的普适性；与MCS法相比，IWOA-SVM法可避免大量抽样，显著提高了计算效率；边坡可靠度与内摩擦角φ、黏聚力c呈正相关，与张拉裂隙深度z、张拉裂隙充水深度系数i_w及水平地震加速度系数α呈负相关；对边坡可靠度影响最大的随机变量为α，其次为i_w、c、φ，z对边坡可靠度的影响最小。

关键词

边坡工程 / 可靠度 / 支持向量机 / 改进鲸鱼算法 / 随机变量