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多模型决策级融合土质边坡稳定性预测模型及可解释性分析
1
作者 孔坤锋 陈宜玲 +3 位作者 陈锋 邓子璇 王政 肖源杰 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2026年第3期1182-1195,共14页
针对传统单一机器学习模型在边坡稳定性预测中存在泛化能力不足、敏感性指标分析缺失等问题,本研究旨在通过多模型融合策略提升预测精度,为边坡工程的风险预警与优化设计提供理论支撑。结合文献调研得到的1 077个土质边坡案例,选取容重... 针对传统单一机器学习模型在边坡稳定性预测中存在泛化能力不足、敏感性指标分析缺失等问题,本研究旨在通过多模型融合策略提升预测精度,为边坡工程的风险预警与优化设计提供理论支撑。结合文献调研得到的1 077个土质边坡案例,选取容重、黏聚力、内摩擦角、边坡高度、角度和孔隙压力比作为输入变量,基于随机森林、支持向量机和梯度提升机3种基学习器,通过逻辑回归的Stacking方法实现多模型决策级融合,并基于SHAP分析解释各输入变量影响边坡稳定性的内在机制。结果表明,多模型决策级融合模型预测精度高,其准确率为93.52%,F1分数为93.81%,平均精度分数为98.39%,AUC值为0.982 2,相较于其他3个模型有明显提升。基于工程应用样本进一步验证其工程意义,结果表明多模型融合策略在边坡稳定性预测中表现出更优的鲁棒性和泛化能力,更具有工程实际价值。全局SHAP分析表明,对边坡稳定性影响大小顺序依次为容重、黏聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高度及孔隙压力比,其中容重、黏聚力、内摩擦角具有显著正向影响,而边坡高度、角度和孔隙压力比则倾向于降低稳定性,同工程实际影响机制相吻合。同时,基于特征依赖性明确各影响因素边界,通过个体依赖性进行验证,体现出良好的工程一致性与可解释性。研究结果可为边坡灾害的风险评估和管理提供理论支持和实践指导。 展开更多
关键词 边坡稳定性 机器学习 多模型决策级融合 预测模型 sahp可解释性分析
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基于SAHP模型的“县管校聘”评估团队效益分配
2
作者 李银 赵昕 《长春师范大学学报》 2022年第12期55-61,共7页
以基础教育优质均衡、发展为重点,坚持政府主导、统筹管理、内涵发展、督导保障相结合,建立基于SAHP模型的“县管校聘”评估团队效益分配模型,完善效益分配机制。以利益相关者为切入点,综合考虑中小学教职工编制数、教师招聘测算、编外... 以基础教育优质均衡、发展为重点,坚持政府主导、统筹管理、内涵发展、督导保障相结合,建立基于SAHP模型的“县管校聘”评估团队效益分配模型,完善效益分配机制。以利益相关者为切入点,综合考虑中小学教职工编制数、教师招聘测算、编外使用教师测算与中小学岗位管理制度、中小学教职工待遇和流动机制等影响因素,将所建立的效益分配模型应用到实际算例中,验证了模型的科学性和有效性。对比传统方法,研究结果显示,效益分配机制有利于体现各因素对效益分配方案的影响及各参与方在“县管校聘”政策实施中的重要程度。SAHP模型无论从指标影响还是从参与方,都能使效益分配方案更优,资源配置更均衡。 展开更多
关键词 sahp模型 县管校聘 资源均衡 效益分配机制
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一种利用SAHP-云模型的科技投入项目绩效评估方法分析 被引量：3
3
作者 马威 李屹然 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期160-168,共9页
政府财政收入增长促使可投入项目数量进一步增长,因此对科技投入项目进行绩效评估尤为重要.该研究基于随机层次分析法-云模型构建了新的科技投入项目绩效评估方法,并根据云模型优化模糊综合评价方法的内容,对其有效性进行了实验验证.实... 政府财政收入增长促使可投入项目数量进一步增长,因此对科技投入项目进行绩效评估尤为重要.该研究基于随机层次分析法-云模型构建了新的科技投入项目绩效评估方法,并根据云模型优化模糊综合评价方法的内容,对其有效性进行了实验验证.实验结果表明,专家评估结果的期望评分大致维持在63~94分之间;个别专家的偏离度和不确定度偏大,总体权重维持在0.08~0.14之间;最终绩效评估结果分数为81.12分,超熵值处于较小的水平,为0.12.综合来看,该研究给出的SAHP-云模型绩效评估方法降低了专家评估中的模糊性和随机性,提升了评估结果的科学性和合理性,具有较强的实用性. 展开更多
关键词 随机层次分析法 云模型 科技投入 项目绩效评估
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基于技术组合的软件需求优化 被引量：2
4
作者 湛浩旻 印桂生 +1 位作者 王姝音 王红滨 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期1467-1471,共5页
当前,软件需求优化的研究多集中在提高需求的完整性、设定需求的优先级以及消除需求的歧义性等方面。从需求优先级设定入手来进行需求优化,首先从系统的整体性和需求的层次性出发,提出以解释结构模型(interpretative structural model,I... 当前,软件需求优化的研究多集中在提高需求的完整性、设定需求的优先级以及消除需求的歧义性等方面。从需求优先级设定入手来进行需求优化,首先从系统的整体性和需求的层次性出发,提出以解释结构模型(interpretative structural model,ISM)和层次分析(analytical hierarchy process,AHP)法相结合的需求优先级排序方法。其中,ISM对需求进行结构优化和分层处理,然后对最上层的需求使用AHP进行需求优先级排序,并将该方法命名为结构层次分析(structural analytical hierarchy process,SAHP),接着通过与AHP的比较,说明性能总体上好于后者,最后通过进度和成本约束,表明该方法能够判断项目进度和成本的合理性,降低因需求导致项目失败的风险。 展开更多
关键词 软件需求 需求优化 结构层次分析方法 解释结构模型技术 层次分析方法
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