高斯过程机器学习在边坡稳定性评价中的应用_苏国韶

资 源 简 介

高斯过程机器学习在边坡稳定性评价中的应用_苏国韶

详 情 说 明

高斯过程机器学习方法近年来在边坡稳定性评价中展现出独特的优势。苏国韶教授团队将这一方法引入地质工程领域，通过建立非线性的概率模型来评估边坡安全系数。

该方法的核心在于利用高斯过程回归来捕捉岩土体参数与边坡稳定性之间的复杂映射关系。相比传统确定性分析方法，该模型能够量化预测结果的不确定性，输出结果的置信区间。这对于工程决策具有重要意义，因为地质条件往往存在显著的不确定性。

在模型实现上，研究者首先需要收集足够的历史边坡案例数据作为训练集，包括各种地质参数和对应的安全系数。然后通过核函数的选择和超参数优化，使模型能够学习到数据中的非线性规律。最终得到的预测模型既保持了较强的解释性，又具备较高的预测精度。

苏国韶团队的研究表明，高斯过程模型特别适合处理小样本情况下的边坡稳定性预测问题。该方法不需要对岩土体本构关系做出过多假设，而是直接从数据中学习规律，这对解决复杂地质条件下的边坡评估提供了新的技术途径。