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基于CEEMD-RF模型的渣土边坡地下水埋深预测
基于CEEMD-RF模型的渣土边坡地下水埋深预测
摘要：
地下水埋深是渣土边坡稳定性分析中的一个重要参数，准确预测地下水埋深对于边坡的设计和施工具有重要意义。本研究基于集成经验模态分解和随机森林模型，提出了一种CEEMD-RF模型来预测渣土边坡地下水埋深。通过CEEMD将原始数据进行分解，得到一系列的本征模态函数，并利用随机森林模型进行回归分析，得到预测模型。为验证模型的准确性，本研究采集了一批边坡监测数据进行分析。结果表明，CEEMD-RF模型能够准确地预测渣土边坡地下水埋深。
关键词：渣土边坡；地下水埋深；CEEMD-RF模型
1.引言
渣土边坡是工程施工中常见的一种边坡类型，其稳定性分析对于工程施工具有重要意义。而地下水埋深作为渣土边坡稳定性分析的一个重要参数，其准确的预测对于边坡的设计和施工具有重要意义。因此，开展渣土边坡地下水埋深的预测研究十分必要。
2.相关工作
近年来，许多学者已经开展了渣土边坡地下水埋深的预测研究。其中，基于统计学方法的研究较多，如回归分析、灰色模型、支持向量机等。尽管这些方法在一定程度上都能够预测地下水埋深，但是存在一定的局限性，如无法处理非线性问题、对数据分布有一定的要求等。
3.方法介绍
本研究提出了一种基于CEEMD-RF模型来预测渣土边坡地下水埋深的方法。首先，将原始数据进行集成经验模态分解，得到一系列的本征模态函数。然后，利用随机森林模型进行回归分析，得到地下水埋深预测模型。最后，通过实际监测数据进行模型验证。
4.CEEMD-RF模型的建立
4.1集成经验模态分解（CEEMD）
集成经验模态分解是一种数据分解方法，能够将原始非线性、非平稳数据进行分解，得到一系列本征模态函数。本研究将渣土边坡监测数据进行CEEMD分解，得到若干本征模态函数。
4.2随机森林（RF）
随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。在本研究中，利用CEEMD得到的本征模态函数作为随机森林的输入特征，地下水埋深作为输出结果，进行回归分析。
5.实验结果与分析
为验证CEEMD-RF模型的准确性，本研究采集了一批渣土边坡的实际监测数据进行分析。将数据集分为训练集和测试集，将训练集输入CEEMD-RF模型进行模型训练，然后将测试集输入模型进行预测，并与实际值进行比较。实验结果显示，CEEMD-RF模型在渣土边坡地下水埋深的预测上具有较高的准确性。
6.结论
本研究基于CEEMD-RF模型，提出了一种预测渣土边坡地下水埋深的方法。通过实际监测数据的验证，结果表明CEEMD-RF模型能够准确地预测渣土边坡地下水埋深。这一方法对于渣土边坡的设计和施工具有重要意义，未来可进一步完善和推广应用。
参考文献：
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